Embed Size (px)
Citation preview
i
PROJETO DE GRADUAÇÃO
ANÁLISE DO DESEMPENHO TÉRMICO DO ENCLAUSURAMENTO DE CORREDORES
EM AMBIENTES DE DATA CENTER Por,
Brenno Khappalla Santos
Brasília, 23 de Junho de 2014
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA
FACULDADE DE TECNOLOGIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECÂNICA
ii
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA
Faculdade de Tecnologia
Departamento de Engenharia Mecânica
PROJETO DE GRADUAÇÃO
ANÁLISE DO DESEMPENHO TÉRMICO DO ENCALUSURAMENTO DE CORREDORES
EM AMBIENTES DE DATA CENTER
POR,
Brenno Khappalla Santos
Relatório submetido como requisito parcial para obtenção
do grau de Engenheiro Mecânico.
Banca Examinadora Taygoara Felamingo de Oliveira, UnB/ ENM (Orientador)
João Manoel Dias Pimenta, UnB/ ENM
Armando Azevedo Caldeira Pires, UnB/ ENM
José Silvério Lage, CREA 11607 D-DF
Brasília, 23 de Junho de 2014
iii
Agradecimentos
Agradeço primeiramente a Deus que me guiou e me guia até hoje, pela força que Ele me dá e
por me suportar em tantos momentos. Agradeço a minha família pelo carinho e dedicação em
todos esses anos de luta. Essa vitória é graças a eles, em especial a minha nova família de
Brasília que me acolheu e auxiliou em todos os momentos durante esses anos, sem o aporte
oferecido por eles eu nem mesmo poderia ter começado esse novo desafio. Sou grato, também,
aos meus velhos e novos amigos por todos os momentos alegres e tristes convividos. Com
muitos deles sorri, com outros chorei, mas com todos pude compartilhar parte de quem eu sou e
ter deles um pouco da essência de cada um. Meu muito obrigado as equipes técnica e
acadêmica, as quais tornaram esse projeto possível e também contribuíram de maneira
singular para a formação do meu caráter.
iv
RESUMO
Os Datas Centers tornaram-se um ambiente tecnológico cada vez mais presente no cotidiano
da sociedade, gerindo sistemas que são responsáveis pela organização estrutural de corporações
e até países. Com o aumento da produção de informações, para administrar tais sistemas o
consumo de energia tende a aumentar significativamente nos próximos anos. Este trabalho
apresenta uma análise de eficiência energética através da implementação de enclausuramento de
corredores frios em Data Centers a fim de reduzir os custos totais com a refrigeração do sistema.
ABSTRACT
The Dates Centers have become an increasingly technological environment present in
everyday life, managing systems that are responsible for the structural organization of
corporations and even countries. With the increased production of information to administer
such systems, the energy consumption is likely to increase significantly in the coming years.
This paper presents an analysis of energy efficiency through the implementation of enclosure of
cold aisle in Data Centers in order to reduce total costs with the cooling system.
v
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ................................................................................................ 1
1.1. MOTIVAÇÃO ...................................................................................................... 1
1.2. OBJETIVOS.......................................................................................................... 2
1.2.1. Gerais ................................................................................................................ 2
1.2.2. Específicos ........................................................................................................ 2
1.3. METODOLOGIA ................................................................................................. 2
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ....................................................................... 4
2.1. HISTÓRICO.......................................................................................................... 4
2.2. NORMAS .............................................................................................................. 6
2.2.1. TIA-942 ............................................................................................................. 7
2.2.2. ASHRAE TC 9.9 ............................................................................................... 8
2.3. PRÁTICAS DE ENGENHARIA ........................................................................ 11
2.3.1. Gerenciamento do fluxo de ar (Air Management) .......................................... 15
2.3.2. Parâmetros de eficiência .................................................................................. 22
RCI (Índice de arrefecimento do rack) .......................................................................... 22
RTI (Índice de retorno de temperatura) ........................................................................ 23
3. DATA CENTER DO BANCO DO BRASIL ............................................... 25
3.1. APRESENTAÇÃO ............................................................................................. 25
3.2. DESCRIÇÃO DAS INSTALAÇÕES (DADOS TÉCNICOS) ........................... 26
4. ENCLAUSURAMENTO DE CORREDORES ........................................... 29
4.1. CONFINAMENTO DE CORREDOR FRIO (CAC) .......................................... 30
4.2. CONFINAMENTO DE CORREDOR QUENTE (HAC) ................................... 31
4.3. CHAMINÉS (VED) ............................................................................................ 31
5. CFD (DINÂMICA DE FLUIDOS COMPUTACIONAL) ......................... 34
5.1. EQUAÇÕES FUNDAMENTAIS ....................................................................... 36
5.1.1. Fenômenos de transporte ................................................................................. 36
5.2. MODELOS NUMÉRICOS ................................................................................. 37
5.3. CONDIÇÕES DE CONTORNO......................................................................... 38
5.4. MODELO COMPUTACIONAL CFX ............................................................... 39
5.4.1. Etapas do CFD ................................................................................................ 40
5.4.2. Geração da malha ............................................................................................ 40
5.4.3. Condições de contorno .................................................................................... 41
vi
5.4.4. Pré-processador ............................................................................................... 42
5.4.5. Processador (CFX Solver) ............................................................................... 42
5.4.6. Pós-processador ............................................................................................... 42
6. RESULTADOS .............................................................................................. 44
6.1. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA .......................................................................... 44
6.2. CORREDOR IBM (VALIDAÇÃO DA SIMULAÇÃO) .................................... 46
6.2.1. Coleta de dados (Procedimentos de medidas) ................................................. 46
6.2.2. Simulação ........................................................................................................ 51
6.3. CORREDOR EMERSON ................................................................................... 55
6.3.1. Simulação ........................................................................................................ 56
6.3.2. Sem confinamento ........................................................................................... 57
6.3.3. Com confinamento .......................................................................................... 61
7. CONCLUSÃO ................................................................................................ 66
8. BIBLIOGRAFIA ........................................................................................... 67
ANEXOS .................................................................................................................. 70
ANEXO I – ROTINA PARA A DETERMINAÇÃO DO FLUXO MÁSSICO. .............. 70
ANEXO II – INSTRUMENTOS DE MEDIÇÃO ............................................................ 71
Termo-Higrômetro MTH-1380 ..................................................................................... 71
Balômetro Alnor EBT 721 ............................................................................................ 72
Régua elétrica Avocent PM 3000 ................................................................................. 73
ANEXO III – DESENHOS CAD ..................................................................................... 74
ANEXO IV – REPRESENTAÇÃO DO POSICIONAMENTO DOS RACKS PARA O
CORREDOR EMERSON ....................................................................................................... 77
ANEXO V – RESULTADOS PARA SIMULAÇÃO DE VALIDAÇÃO ........................ 78
Entrada dos racks: ......................................................................................................... 79
Saída dos racks: ............................................................................................................. 81
vii
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Tipos de Data Centers definidos pela norma TIA-942. ................................................. 7
Figura 2: Ambientes relacionado à operação de um Data Center (ASHRAE TC 9.9, 2011). ....... 9
Figura 3: Ambientes para diferentes classes de Data Center (ASHRAE). .................................. 10
Figura 4: Ilustração da parcela de gastos no gerenciamento de um Data Center. ....................... 12
Figura 5: Evolução de carga térmica em aplicações de TI (ASHREA, 2007) ............................ 13
Figura 6: As direções dos fluxos de ar nos racks para a configuração de corredor quente e frio
(ASHREA, 2009) ........................................................................................................................ 17
Figura 7: Leiaute para o corredor quente e frio em um Data Center (ASHREA, 2009). ............ 18
Figura8: Configuração mais comum em ambientes de Data Centers (ASHREA, 2009). ........... 18
Figura 9: Representação para os fenômenos de by-pass e de recirculação (U.S. Department of
Energy, 2012). ............................................................................................................................. 19
Figura 10: Piso elevado congestionado por cabos (Furukawa, 2008). ........................................ 20
Figura 11: Piso elevado com os cabos organizados de maneira correta (Furukawa, 2008). ....... 20
Figura 12: Recortes no piso elevado sem a vedação necessária (Furukawa, 2008). ................... 20
Figura 13: Vedações para recortes em piso elevado (Solutions, 2013). ...................................... 20
Figura 14: Densidade de calor em zonas de hotspot (mais calor por m²) (Aceco TI, 2010). ...... 21
Figura 15: Representação esquemática da divisão do ICI-II. ...................................................... 27
Figura 16: Representação de um corredor enclausurado frio (à esquerda) e um quente (à direita)
(Future-Tech, 2013). ................................................................................................................... 31
Figura 17: Vista da aplicação de um sistema VED (Simeon, 2013). .......................................... 32
Figura 18: Detalhe da instalação de um sistema exaustor em um rack (Simeon, 2013). ............ 32
Figura 19: Representação de como o volume fluido produz calor no interior do rack
(configuração inicial para a simulação)....................................................................................... 39
Figura 20: Diferentes estruturas para geração das malhas. (a) Hexaédrica, (b) Tetraédrica, (c)
Pentaédrica, (d) Piramidal. .......................................................................................................... 40
Figura 21: Diferentes tipos de malhas (Batista, 2005). ............................................................... 41
Figura 22: Corredor genérico Emerson. ...................................................................................... 44
Figura 23: TermohigrômetroMinipaMTH-1380 (Minipa, 2012). ............................................... 47
Figura 24: BalômetroAlnor EBT 721 (www.tsi.com, 2013). ...................................................... 47
Figura26: Configuração dos racks e nomeação de acordo com a posição. ................................. 48
Figura 25: Pontos de coleta de dados (Esquerda insuflamento e Direita exaustão). ................... 48
Figura 27: Régua elétrica Avocent PM 3000 (Avocent, 2013). .................................................. 49
Figura 28: Termografias na saída dos racks (Corredor IBM). .................................................... 52
Figura 29: Simulação do campo de escoamento (Corredor IBM). .............................................. 53
Figura 30: Temperaturas de entrada nos racks para a configuração sem confinamento. ............ 59
viii
Figura 31: Termografias baseadas em parâmetros ASHRAE (sem confinamento). ................... 60
Figura 32: Linhas de corrente para o Corredor Emerson não confinado. ................................... 61
Figura 33: Termografias na entrada dos racks para o ambiente enclausurado. ........................... 62
Figura 34:Termografias baseadas em parâmetros ASHRAE (com confinamento). .................... 63
Figura 35: Linhas de corrente para o Corredor Emerson enclausurado. ..................................... 63
Figura 38: Mapeamento dos racks para o Corredor Emerson. .................................................... 77
Figura 39: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack A. .................................. 79
Figura 40:Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack D. ................................... 79
Figura 41:Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack G. ................................... 80
Figura 42:Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack J. .................................... 80
Figura 43:Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack A. ...................................... 81
Figura 44:Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack D. ...................................... 81
Figura 45:Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack G. ...................................... 82
Figura 46:Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack J......................................... 82
ix
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Custo por hora de Downtime. ....................................................................................... 6
Tabela 2: Especificações térmicas para o ambiente de Data Center. .......................................... 23
Tabela 3: Discriminação das instalações do CCT-DF. ................................................................ 25
Tabela 4: Coleta de dados. .......................................................................................................... 49
Tabela 5: Resultados para o RCIHI, RCILO e RTI experimentais. ................................................ 50
Tabela 6: Carga térmica para o corredor IBM ............................................................................ 50
Tabela 7:Vazão mássica para o corredor IBM ............................................................................ 51
Tabela 8: Comparação entre as temperaturas na entrada dos racks do Corredor IBM
experimentais e numéricas. ......................................................................................................... 54
Tabela 9: Comparação entre as temperaturas na saída dos racks do Corredor IBM experimentais
e numéricas. ................................................................................................................................. 54
Tabela 10: Comparação entre o RCI e o RTI para os dados experimentais e para a simulação
numérica no Corredor IBM. ........................................................................................................ 55
Tabela 11: Dados de saída do CFX contendo as médias espaciais de temperatura na entrada dos
racks sem confinamento. ............................................................................................................. 58
Tabela 12: Dados de saída do CFX contendo as médias espaciais de temperatura na entrada dos
racks com confinamento.............................................................................................................. 61
Tabela 13: Potencial de economia. .............................................................................................. 65
Tabela 14: Tabela gerada pelo CFX com todos os dados compilados pelo programa. ............... 78
x
LISTA DE SÍMBOLOS
SÍMBOLOS LATINOS
𝑇 Temperatura [°C, K]
𝑡 Tempo [s]
𝑢, v Velocidade [m/s]
𝑝 Pressão [Pa]
𝑔 Gravidade [m²/s]
𝑒𝑡 Energia total [J]
𝑞 Calor transferido [J]
𝑖 Intensidade de corrente elétrica [A]
𝑈 Tensão elétrica [V]
𝑞 Carga térmica [W]
𝑐𝑝 Calor específico a pressão constante [kJ/kg·K]
𝑚 Fluxo mássico [kg/s]
𝑃𝑜𝑡 Potência [W]
SÍMBOLOS GREGOS
𝜌 Massa específica [kg/m³]
𝜏𝑖𝑗 Tensor de tensões viscosas [Pa·s]
𝑣𝜏 Velocidade de atrito [m/s]
𝜏0 Tensor de tensões na superfície [Pa·s]
𝛽 Coeficiente de expansão térmica [°C-1
]
SUBESCRITOS
𝐻𝐼 Alto
𝑚𝑎𝑥. 𝑎𝑙𝑙 Máximo permitido
𝑚𝑎𝑥. 𝑟𝑒𝑐 Máximo recomendado
𝐿𝑂 Baixo
𝑅 Retorno
𝑆 Insuflamento
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝 Equipamento de refrigeração
𝑑𝑖𝑠𝑠 Dissipada
ú𝑡𝑖𝑙 Útil
xi
SOBRESCRITOS
• Variação temporal
SIGLAS
TI - Tecnologia da Informação
COP - Coeficiente de Perfomance
EES - EngineeringEquation Solver
CPD - Centro de Processamento de Dados
PCD - Data Center Privado
IDC - Internet Data Center
CFTV - Circuito Fechado de TV
PMDC - Portable Modular Data Center
ANSI - American National Standards Institute
TIA - Telecommunications Industry Association
EIA - Energy Information Administration
ISO - International Organization for Standardization
ABNT - Associação Brasileira de Normas Técnicas
ASHRAE - American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers
IT - Informationstecnologic
PUE - Power Usage Effectiveness
DCiE - Datacenter Infrastructure Efficiency
DC - Data Center
CRAC - Computer Room Air Conditioner
CRAH - Computer Room Air Handler
CAG - Central de Água Gelada
HACA - Hot Aisle / ColdAisle
CCT - Complexo Central de Tecnologia
BB - Banco do Brasil
ICI - Instalações Centrais de Informática
URL - Unidades Resfriadoras de Liquido
CAC - ColdAisleContainment
HAC - Hot Aisle Containment
VED - Vertical Exhaust Duct
1
1. INTRODUÇÃO
1.1. MOTIVAÇÃO
Uma das áreas constituintes da internet que mais cresce atualmente a da “Computação em
Nuvem” esta pode ser definida como o armazenamento e cálculos de computadores e servidores
compartilhados interligados por meio da internet, seguindo o princípio da computação em grade
(SISNEMA, 2009). Com a popularização de dispositivos portáteis, como celulares e tablets com
capacidade de processamento cada vez melhores, a navegação na internet se tornou mais
popular, contudo, mesmo com a boa capacidade de processamento de todos os novos
dispositivos estes ainda possuem uma limitação quanto à quantidade de informação que pode
ser armazenada. Uma das propostas da “Nuvem” é a de prestar serviços de armazenamento de
dados aos usuários mesmo que estes não possuam um disco rígido. Outra vantagem é a
facilidade de acessar conteúdos exclusivos sem a necessidade de instalar um software na
máquina do usuário. Outra grande vantagem para quem utiliza essas ferramentas é a isenção de
manutenção com equipamentos físicos, seja de processamento ou armazenamento de dados.
Entretanto, muitos leigos acreditam que a “nuvem” seja realmente uma nuvem, uma nuvem
virtual que paira na atmosfera processando os dados de milhões de usuários pelo mundo
simultaneamente. A “nuvem” é uma proposta de negócio dos grandes grupos que passaram a
disponibilizar seus serviços na web ( rede de internet) utilizando suas próprias plataformas.
Todos os dados armazenados, como contas e perfis de usuários, ou os dados compilados, como
por exemplo, quando os dados são processados por softwares externos aos computadores, estão
fisicamente sendo analisados em um Data Center.
Além dos serviços de “nuvem” presentes de uma maneira tão direta vida do usuário outros
serviços de grande importância também estão sendo geridos em Data Centers pelo mundo. Estes
serviços são prestados por bancos, Estados, grandes corporações. Podem estar relacionados à
segurança nacional de um país, transações financeiras de grande ou pequeno porte,
armazenamento de informações pessoais restritas, armazenamento de informações sobre os
cidadãos de um país, sistema de transmissão de energia de uma concessionária, dentre outros.
O Data Center é uma estrutura física, sala ou edifício, que foi projetado para abrigar uma
variedade de recursos que fornecem armazenamento e gerenciamento de equipamentos de rede,
servidores e telecomunicação (The Green Grid, 2010).
Com o avanço tecnológico e o grande fluxo de dados, as empresas estão investindo cada vez
mais na área de Tecnologia da Informação (TI) (Marin, 2011). Devido a esse avanço houve o
2
aumento da demanda por maneiras mais seguras e padronizadas para a construção e
gerenciamento de um Data Center.
1.2. OBJETIVOS
1.2.1. GERAIS
Avaliar o impacto da utilização do enclausuramento de corredores frios nas condições de
refrigeração dos racks de processamento e armazenamento de dados de um Data Center
utilizando ferramentas numérica e simulações computacionais.
1.2.2. ESPECÍFICOS
Inicialmente para implementação de uma simulação numérica é necessário uma validação
do modelo, esta foi feita comparando dados reais aferidos no Data Center foco do estudo. Uma
vez validada a simulação deve-se utilizar o mesmo modelo no ambiente estudado.
Os dois ambientes utilizados são fazem parte do Data Center do Banco do Brasil. Um dos
objetivos com esse estudo é ter uma dimensão quantitativa e qualitativa do potencial impacto
econômico do confinamento de um corredor frio.
1.3. METODOLOGIA
Inicialmente foi necessário coletar informações sobre o toda a estruturação de um Data
Center. Toda a importância social, estrutural, econômica e todos os aspectos construtivos. Todas
as áreas da engenharias que estão interligadas a um CPD tiveram que ser estudas a fim de serem
conhecidas as possíveis influencias em outras áreas. Por se tratar de uma instalação cujo
processo de resfriamento é essencial para o seu funcionamento, também houve a busca pelas
normas que estão ligadas ao gerenciamento dos equipamentos de refrigeração. Tais normas têm
como objetivo garantir a operacionalidade dos equipamentos de TI em detrimento de todos os
outros. Estas em sua maioria competem a entidades internacionais, já que nacionalmente ainda
não houve o desenvolvimento de uma legislação que regule o funcionamento dos Data Center.
Em seguida, objetivou-se observar todas as propostas para a refrigeração em Data Center,
todas as possibilidades, soluções tecnológicas, práticas de engenharia provenientes de fontes
técnicas que lidam com estes ambientes e já possuem credibilidade técnicas e acadêmicas no
mercado. Tais dados foram comparados com as práticas do Data Center analisado para que
criticas construtivas pudessem ser feitas e tais melhorias pudessem fazer parte do escopo deste
trabalho.
3
Feitas as criticas, partiu-se para a definição da melhor solução a ser implementada a fim de
melhorar a eficiência energética de refrigeração. O enclausuramento de corredor frio foi
apresentado como uma boa solução de melhora na eficiência e no resfriamento dos
equipamentos de TI. Para quantificar os benefícios desta solução foi necessário a utilização de
uma solução numérica que simulasse o escoamento e as trocas de calor no interior do Data
Center estudado. Para a simulação tivesse respaldo, e pudesse ser aplicada em ambientes
virtuais ou em ambientes que não fossem idênticos ao do Data Center do BB, a primeira etapa
da simulação foi a sua validação através da comparação entre os resultados obtidos com uma
simulação em um ambiente específico da instalação e os dados pessoalmente coletados no
mesmo ambiente.
Uma vez validada a simulação, duas novas simulações foram feitas em outra região do Data
Center, esta com o objetivo de avaliar o ganho energético com a utilização da contenção de
corredores frios. Um grupo de racks sem a contenção foi simulado, em seguida o mesmo grupo
foi simulado havendo a contenção do corredor frio. Após as simulações numéricas foram feita
as conclusões apresentando os valores do potencial energético devido a soluções passivas de
melhoramento do fluxo de ar dentro de uma Data Center.
4
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Devido ao caráter técnico do tema tratado a maior parcela da bibliografia encontrada foi de
documentos técnicos de empresas que especializadas com o aprimoramento da eficiência
energética em Data Centers. Em um grande número destes documentos o estudo de análise feito
pela companhia foi interno, não havendo fontes acadêmicas de embasamento para as
publicações. Contudo nos documentos disponibilizados pelas empresas e nos raros trabalhos da
academia encontrados a simulação numérica foi implementada como ferramenta de
consolidação do trabalho. As fontes acadêmicas encontradas de maior representação estão
ligadas à simulação numérica e todo o embasamento teórico relativo à mecânica dos fluidos e à
transferência de calor.
As propostas de eficiência energética em Data Center encontradas basearam-se
primordialmente nas boas práticas de engenharia e na experiência adquirida pela equipe de
gestores no decorrer das últimas décadas, quando a evolução das salas de processamento se
intensificou. Entretanto nos últimos anos, com o avanço dos mesmos equipamentos de TI a
simulação numérica foi utilizada mais sistematicamente para garantir e comprovar as práticas
antes utilizadas.
2.1. HISTÓRICO
No início da década de 60, mais especificamente em 1964, a IBM®
lançou o IBM System
360 (Gantz, 2004), o qual poderia ser caracterizado com um mainframe que prometia centralizar
e processar todos os dados de uma mesma organização. A superioridade e domínio da IBM se
estenderam até a metade da década se 70, quando outras empresas lançaram seus centros de
processamento de dados corporativos, ou seja, seus próprios Data Centers.
Inicialmente a denominação dada ao Data Center era CPD (Centro de Processamento de
Dados). Este nome foi dado porque era nesse local que residiam os mainframes das empresas,
ou seja, o local onde ocorria o processamento, automatização da distribuição de informações. O
nome, posteriormente, migrou para “Data Center”, visto que agora este adquiria a função mais
importante dentro de uma corporação: reter a informação. Por ter uma função única, abrigar um
bem tão precioso às empresas, o Data Center tornou-se um centro no qual falhas são
minimamente aceitas, em alguns casos essas falhas não podem ocorrer sob nenhuma hipótese,
caso contrario o faturamento e lucro das corporações podem ser seriamente comprometidos.
Na década de 70 quando os sistemas de mainframe eram utilizados em larga escala, o
conceito de Data Center era muito conhecido como “Bureaux de Serviços”. Hoje existem duas
5
categorias comerciais para Data Centers: Data Center Privado (PCD) e o Internet Data Center
(IDC) (Pinheiro, 2009).
O IDC pertence a provedores de serviços de telecomunicações, em geral a empresas de
telefonia e outros tipos de prestadoras de serviços na internet. Sua função é prover os serviços
básicos para a navegação, conexão, hospedagem e processamento de dados de sites e de
equipamentos de TI para o usuário. Tais serviços podem estar relacionados à navegação na
internet, drives on-line, etc. Por outro lado o PDC é gerido por uma companhia privada,
instituições ou agências governamentais com o propósito principal de armazenar dados, em sua
maioria, sigilosos, resultantes de operações de processamento de interno e também em
aplicações voltadas para a Internet (Pinheiro, 2009).
A estrutura atual de um Data Center diferencia-se muita daquela surgida em 1964 quando o
mainframe central apenas processava os dados. Agora as corporações buscam um local que
além de processar os dados, mantenha suas informações seguras e em sigilo e ainda sejam
eficientes em seu funcionamento. Podemos citar o exemplo de empresas como a GOOGLE® que
investiu 951 milhões de dólares no último trimestre de 2011, com um total de 3,44 bilhões de
dólares no mesmo ano em recursos e sistemas que conferissem melhor eficiência energética aos
seus Data Centers (Miller, 2012).
A concentração de tantas informações em um só lugar faz com que uma eventual falha seja
muito mais impactante. Por esse motivo novas tecnologias estão sendo desenvolvidas a fim de
minimizar os riscos de falha, visando aumentar a segurança e a disponibilidade dos
componentes. Um Data Center que busca se adequar as novas exigências de mercado procura
certificados e classificações que lhe assegura padrões de operação. Estes níveis distinguem os
estabelecimentos de acordo com alguns parâmetros, entre eles: capacidade de processamento e
segurança. Por esta razão a tendência de se adequar as normas internacionais que estabelecem
esses níveis aumentou em todo o globo. O Banco do Brasil S.A. caracteriza-se como uma dessas
novas empresas que busca certificados internacionais de validação de Data Center a fim de
expandir seus negócios em proporções internacionais.
Atualmente o Data Center é a espinha dorsal das grandes corporações. Também se tornou
essencial na vida da população, visto que abriga a o processamento de dados de companhias que
participam direta e indiretamente na vida de todos. Para as empresas, não importa o porte destas,
há uma necessidade vital de operação em plena carga de seus Data Centers.
Pesquisas internacionais nos mostram o custo efetivo associado as paradas em Data Center
de acordo com o seguimento com este está inserido. Este custo pode ser observado na Tabela 1
e demonstra a importância de tais estruturas em atividades essenciais a nós.
6
Tabela 1: Custo por hora de Downtime.
Tipo de Negócio Custo de Downtime por Hora (US$)
Operações de corretagem 6.450.000
Energia 2.817.846
Autorização de vendas à credito 2.600.000
Telecomunicações 2.066.245
Indústria 1.610.654
Instituições financeiras 1.495.134
Seguros 1.202.444
Saúde 636.030
Reservas aéreas 90.000
(Aberdeen Group, 2012)
Inicialmente a construção dessas instalações baseava-se em recomendações dos fabricantes
de mainframes, dos equipamentos de TI e na experiência dos engenheiros e analistas envolvidos
no projeto. Atualmente essa variação de estruturas vem sendo combatida a fim de que haja
conformidade nos projetos de Data Centers. Essa conformidade é proposta pela norma
ANSI/TIA/EIA-942–Telecommunications Infrastructure Standard for Data centers, a qual
regulamenta e padroniza a construção de Data Centers. A norma foi inicialmente implantada nos
EUA e atendia somente o solo americano, contudo as normas internacionais, da ISO, e
nacionais, da ABNT, estão aderindo às recomendações propostas por aquela.
O padrão proposto pela TIA-942 fornece os requisitos e configurações para que um
ambiente de Data Center possa suportar as tecnologias existentes e novos avanços tecnológicos
em processamento de dados, comunicações e armazenamento de dados (Pinheiro, 2009). Com
essa norma as companhias, podem estipular rotinas para que a missão crítica de cada empresa
seja mantida.
2.2. NORMAS
As normas que regulamentam a instalação e o gerenciamento de um Data Center podem ser
embasadas em diferentes aspectos: prestação de serviço, segurança das informações, segurança
das instalações, capacidade de processamento e armazenamento de dados, eficiência energética,
etc. As duas regulamentações abordadas a seguir abrangem muitas dessas áreas mais o foco
principal são os aspectos relacionados a refrigeração do ambiente de produção.
7
2.2.1. TIA-942
A topologia de um Data Center pode ser descrita de várias formas (vide Figura 1),
geralmente essa estrutura se baseia na norma TIA 942 a qual apresenta um padrão para este tipo
de ambiente (Veraz, 2009).A norma em sua composição utilizou muitos dados coletados ao
longo do tempo foram compilados para identificar fatores que podem ser vantajosos ou
prejudiciais na implementação física de um Data Center. Aspectos como a proximidade com as
concessionárias de energia serviços de emergência são vantajosos, outros, porém como locais de
encostas podem ser prejudiciais. Segundo Manuel Veras pela norma ANSI/TIA 942, existem
regras aplicáveis para a classificação do Data Center em quatro classificações independentes de
Tiers (Veraz, 2009).
Figura 1: Tipos de Data Centers definidos pela norma TIA-942.
A TIA-942 descreve o projeto de Data Center em quatro diferentes áreas, as quais devem ser
integradas a fim de que seja obtido um projeto bom e eficiente para o Data Center:
telecomunicação; arquitetura e estrutura; elétrica; mecânica.
A norma classifica os Data Centers em quatro diferentes camadas de proteção (tiers). Essa
classificação é feita utilizando a numeração de um a quatro conforme a respectiva importância
do Data Center. Os níveis são:
Tipo 1: Data Center Básico;
Tipo 2: Data Center com Componentes Redundantes;
Tipo 3: Data Center Auto Sustentados;
Tipo 4: Data Center com Alta Tolerância a Falhas.
Para cada nível de Data Centers são definidas as disponibilidades de operação, um bom
exemplo é o tempo máximo “fora do ar” (Downtime), aos quais os Data Centers estão sujeitos.
8
Para o atual projeto iremos nos atentar a parte mecânica relacionada ao Data Center. Na
esfera mecânica as principais diretrizes estão vinculadas à climatização do ambiente de
confinamento dos racks (componentes de armazenamento e processamento de dados).
A TIA-942 apresenta o sistema de refrigeração como um dos principais requisitos no
detalhamento de um projeto. É necessário estipular a capacidade térmica de um ambiente
operando em plena carga e as possíveis variações, como as variações de carga ou a ampliação
do ambiente, seja física ou com o aumento do número de racks.
A temperatura e umidade devem ser controladas a fim de serem capazes de garantir a
operacionalidade do sistema de maneira ininterrupta (TIA STANDARD, 2005):
Temperatura de bulbo seco: 20°C (68°F) a 25°C (77°F);
Umidade relativa: 40 a 55%;
Máximo ponto de orvalho: 21°C (69,8°F);
Máxima variação de temperatura por hora: 5°C (9°F);
Umidificação e desumidificação equipamentos devem ser necessários
dependendo das condições climáticas de cada local.
A temperatura e umidade ambientes devem ser aferidas após o inicio de funcionamento da
instalação e com os equipamentos em operação. As medidas devem ser feitas a uma distancia de
1,5 metros acima do nível do piso elevado em uma linha horizontal de nível que acompanha os
racks em intervalos de 3 a 6 metros ao longo do “corredor frio”, havendo ou não equipamentos
ao longo deste corredor (TIA STANDARD, 2005). A TIA-942 nos indica os parâmetros
utilizados pela ASHRAE (Sociedade Americana de Engenheiros de Climatização), uma
entidade norte-americana internacional na área de padronização para climatização, a qual
também possui normas para o gerenciamento térmico de ambientes de Data Center.
2.2.2. ASHRAE TC 9.9
Descrita acima, a ASHRAE produziu em 2011 um guia técnico que apresenta normas para a
classificação e operação de um Data Center, o “2011 thermal Guidelines for Data Processing
Enviroments – Expanded Data Center Classes and Usage Guidance”. Este é um documento
decorrente de atualizações de outros guias relacionados ao mesmo tema.
Esta norma nos apresenta os diferentes parâmetros que são as variáveis para a
implementação e operação de um Data Center. A relação entre estes ambientes pode ser
observada na Figura 2. É possível observar que não há interligação direta entre as variáveis. A
norma indica que cada um desses parâmetros podem ser de maior ou menor importância para a
9
construção ou operação de um Data Center, isso dá ao usuário maior flexibilidade no
gerenciamento.
Figura 2: Ambientes relacionado à operação de um Data Center (ASHRAE TC 9.9, 2011).
Assim como a TIA-942, a ASHRAE classifica os ambientes de Data Center em 4 diferentes
categorias. Os parâmetros adotados pela última são diferentes dos da primeira. A abrangência de
ambientes é maior para a ASHRAE, considerando ambientes como pequenos servidores, até
mesmo de uso pessoal.
A definição das classes é feita pela união ambientes em operação total e os diferentes níveis
de controle sobre cada um deles (ASHRAE TC 9.9, 2011):
Classe A1: Um ambiente de Data Center com um rígido controle dos
parâmetros do ambiente (ponto de orvalho, temperatura, umidade relativa do ar)
e em missão crítica de operação. Geralmente desenvolvidos para grandes
empresas com um grande numero de racks (altos níveis de processamento de
dados e armazenamento de informações).
Classe A2: Geralmente um ambiente de produção tecnológica ou um escritório
ou um laboratório com algum controle dos parâmetros ambientais. São
ambientes que abrigam pequenos racks, podem ser servidores pessoais ou
estações de trabalho.
Classe A3/A4: Geralmente um ambiente de produção tecnológica ou um
escritório ou um laboratório com algum controle dos parâmetros ambientais.
Sãoambientes que abrigam pequenos racks, podem ser servidores pessoais ou
Condições de operação em um
Data Center
Corrosão dos servidores
xTemperatura
ambiente
Confiabilidade dos servidores
xTemperatura
ambiente
Produção sonorax
Temperatura ambiente
Potência dos servidores
xTemperatura
ambiente
Performace dos servidoes
xTemperatura
ambiente
Custos dos servidores
xTemperatura
ambiente
Padrões ambientais permitidos
10
estações de trabalho. Diferenciam-se do anterior pelo menor porte de seus
equipamentos.
Concentrar-nos-emos na classe A1, aquela em que enquadramos nosso objeto de estudo.
Para cada classe a ASHRAE nos apresenta a carta piscométrica descrevendo a área que cada
classe deve habitar dentro do gráfico.
Figura 3: Ambientes para diferentes classes de Data Center (ASHRAE TC 9.9, 2011).
A temperatura, umidade, ponto de orvalho são os parâmetros mais importantes no
gerenciamento térmico de um Data Center. Estas estão diretamente interligadas e para um
ambiente classe A1 devem ser criteriosamente verificadas.
Tais variáveis são importantes, pois os servidores necessitam de condições idéias para um
bom funcionamento. Altas temperaturas provocam um desgaste excessivo nos processadores,
portanto não devem ser permitidas. Em contrapartida, baixas temperaturas também não podem
ser permitidas, ao diminuirmos indiscriminadamente a temperatura ambiente atingimos o ponto
de orvalho, causando a condensação do ar. Tal hipótese deve ser evitada, já que a operação dá-
se em um ambientes de microeletrônica.
Contudo os valores de umidade não podem ser muito baixos, já que quanto menor a
quantidade de água no ar, menos é a sua capacidade dielétrica. Logo, atmosferas estáticas
podem ser geradas e trocas de cargas indesejadas tornam-se uma possibilidade real.
11
2.3. PRÁTICAS DE ENGENHARIA
Em fevereiro de 2007 a Green GridTM
, uma associação de profissionais de IT (Informations
tecnologic) fez uma publicação técnica chamada: “Green Grid Metric Describing Data Centetr
Power Efficiency”. Neste documento A Green GridTM
propôs o uso da Power Usage
Effectiveness, Eficácia da Energia Consumida (PUE) e do seu inverso, o Datacenter
Infrastructure Efficiency, Eficiência do Datacenter (DCiE), para mensurar a eficiência
energética de um Data Center (Christian Belady, 2008).
A proposta do PUE e DCiE é a de evoluir a eficiência energética nos Data Centers
existentes, bem como ajudar na tomada de melhores decisões no desenvolvimento de novas
instalações, além disso essas medidas fornecem uma maneira confiável de mensurar seus
resultados e comprar com o de outros Data Centers existentes, independentemente da diferença
de porte que as instalações possam ter.
𝑃𝑈𝐸 =
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐸𝑛𝑒𝑔𝑖𝑎 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑎 𝑛𝑜 𝐷𝐶
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑎 𝐺𝑎𝑠𝑡𝑎 𝑐𝑜𝑚 𝑜𝑠 𝐸𝑞𝑖𝑝𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑇𝐼 ( 1 )
O PUE apresenta um número puro (adimensional) no qual obtemos a razão de todo o
consumo de energia no Data Center pelo consumo de energia somente dos equipamentos de TI,
os quais são os responsáveis pelo processamento e armazenamento de dados, ou seja, os
equipamentos que geram receita à empresa. O total de energia gasta no Data Center, divisor da
razão, é a soma dos outros gastos com energia da empresa: refrigeração, iluminação, automação,
equipamentos de TI, perdas, etc. Logo é possível constatar que parâmetro nos apresenta um
resultado cujo valor é maior que um. O objetivo atual de Data Centers que utilizam esse
resultado é aproximá-lo o máximo da unidade, deste modo há a constatação de que a maior
parcela da energia consumida pela instalação é destinada aos equipamentos de processamento.
12
Figura 4: Ilustração da parcela de gastos no gerenciamento de um Data Center.
O gráfico acima é apenas uma ilustração de como os custos de uma Data Center podem ser
observados. Na primeira esfera (à esquerda) vemos os custos relacionados à estrutura de um
Data Center. Custos como os de equipamentos de refrigeração são aqueles relativos à
manutenção e aquisição das máquinas. Assim também são mensurados os custos dos
equipamentos de TI, sistema de monitoramento, racks. Custos de serviços em geral estão
relacionados aos salários dos operadores do ambiente, outros como os custos de espaço estão
ligados ao pagamento de impostos pela localização.
Contudo o maior custo de gerenciamento de um Data Center é a de consumo de energia
elétrica (Prime Enegy IT, 2011). Na esfera à direita vemos a divisão proporcional dos custos de
energia com cada segmento. É possível observar que o maior consumo de energia provém dos
equipamentos de TI. Este consumo é uma parcela fixa que não é passível de alteração, contudo
os custos com as outras áreas como iluminação, automação e refrigeração podem ser diminuídos
com boas práticas de engenharia.
Este trabalho foca o estudo na diminuição do consumo de energia elétrica na utilização do
sistema de refrigeração. Reduzindo este percentual, a parcela relativa ao consumo de energia
pelos equipamentos de TI se tornaria maior reduzindo o valor do PUE e reduzindo os custos
financeiros com estes equipamentos.
Na Figura 5observa-se a tendência para a carga de refrigeração de diferentes sistemas de TI
(expressas em Watts/m2) para os próximos anos. É possível notar que a potência específica para
o resfriamento instalado ainda vai aumentar. Assim, as estratégias a serem adotadas consistem
Projeto5%
Equipamentos de TI
17%
Equipamento de refrigeração
6%
Instalação de Implementação
17%
Serviços14%
Racks2%
Espaço14%
Sistema de Monitoramento
5%
Equipamento de TI
60%
Refrigeração25%
Iluminação5%
Outros10%
Energia Elétrica20%
Custos de Gerenciamento
13
em sistemas mais eficientes, melhores práticas e aperfeiçoamento da gestão de sistemas de
refrigeração.
Figura 5: Evolução de carga térmica em aplicações de TI (ASHREA, 2007).
A eficiência energética em todo o complexo que envolve os centros de dados tornou-se um
grande problema para a as empresas de TI. A gestão energética das áreas ligadas à infra-
estrutura mudou de alguns anos atrás até hoje. Durante os últimos 10 anos, o custo de
eletricidade aumentou e deve continuar a subir. Em alguns casos, os custos de energia
correspondem a 40-50% do orçamento total da operação de centro de processamento de dados
(Prime Enegy IT, 2011).
A partir do uso de parâmetros de eficiência como o PUE as empresas passaram a investir na
diminuição dos custos de operação, visto que agora é possível aferir de maneira objetiva os
gastos e obter um parâmetro individual, o qual pode ser comparado ao de outros Data Centers.
Então, por que a necessidade de maior eficiência energética? Porque o custos com eletricidade e
refrigeração dos Data Centers são os dois maiores gargalos para as organizações de IT
atualmente (Christian Belady, 2008). Conseqüentemente para que as empresas possam pensar
em uma futura expansão esses custo devem ser controlados. Com Data Centers mais eficientes
as companhias podem pensar no aumento do processamento e armazenamento de dados com a
possibilidade em um maior controle de gastos, garantido a solidez e competitividade da
empresa.
Há no mercado duas práticas difundidas de refrigeração para os ambientes de Data Center a
primeira denominada CRAC (Computer Room Air Conditioner), a qual funciona de maneira
semelhante a um ar condicionado normal. Ele tem um ciclo de refrigeração de expansão direta,
construído dentro da unidade de refrigeração. Isto significa que os compressores necessários
14
para alimentar o circuito de refrigeração também estão localizados dentro da unidade. O
arrefecimento é conseguido por insuflando o ar sobre uma serpentina de arrefecimento cheia de
refrigerante. A CRAC é tipicamente de volume constante, por isso, só pode modular ligado e
desligado. Recentemente, alguns fabricantes desenvolveram unidades CRAC que podem variar
o fluxo de ar através de compressores de vários estágios, mas as unidades de CRAC mais
existentes têm apenas on / off como sistemas de controle (DATA CENTER HUDDLE, 2011).
A outra, a CRAH (Computer Room Air Handler), nesta a unidade funciona exatamente
como uma unidade de tratamento de água refrigerada encontrado em quase todos os edifícios
altos e grandes instalações. O arrefecimento é conseguido pela sopragem de ar sobre uma
serpentina de arrefecimento cheia de água gelada. Normalmente a água gelada é fornecida aos
CRAHs por uma central de água gelada (CAG). CRAHs possuem drivers de variação de
freqüência que modulam a velocidade do ventilador para manter um conjunto de pressão
estática, ou sob o piso ou nos parâmetros gerais (DATA CENTER HUDDLE, 2011).
Há também outro sistema utilizado, o Free Cooling System que consiste na utilização do ar
externo ao ambiente para a refrigeração do Data Center. Em muitos climas, os operadores de
Data Centers podem ajudar a reduzir os custos de refrigeração, aproveitando as condições
ambientais externas para resfriar equipamentos de TI. Sob condições ideais, estas tecnologias
podem economizar muito os custos de energia elétrica. Em países de clima frio, como a
Finlândia, empresas de grande porte, como a GOOGLE®
(Datacenter Dynamics, 2012),
construíram grandes Data Centers que utilizam as condições climáticas locais para o
resfriamento dos racks, contudo esse sistema necessita de um rigoroso controle da qualidade do
ar. Geralmente esse sistema possui redundâncias utilizando um sistema de refrigeração do tipo
CRAC ou CRAH, porém estes só são utilizados em poucos meses do ano, caso necessário.
Ainda, com a menor utilização dos equipamentos do sistema de refrigeração tradicional a vida
dos equipamentos é estendida.
Para um sistema de refrigeração tão robusto como de um Data Center de grande porte, o
sistema de refrigeração possui um projeto específico em cada caso. A carga térmica produzida
no Data Center é normalmente sensível a temperatura do bulbo enquanto é simultaneamente
sensível e latente num espaço de trabalho devido a necessidade de umidade do ar devido a
presença humana e dos racks (Prime Enegy IT, 2011). Tais projetos consideram parâmetros
estabelecidos por boas práticas e pelas normas relacionadas à implementação.
Os elementos básicos em um sistema de refrigeração são sistema de proteção contra o calor
(isolamento térmico); equipamento de refrigeração; equipamento terminal (dispositivos de
remoção de calor) e, como parâmetro inicial, carga térmica, proveniente dos equipamentos de
TI, serviços, operadores, outros (Prime Enegy IT, 2011).
15
Em seguida é de fundamental importância selecionar os equipamentos os equipamentos que
irão proporcionar melhor eficiência energética, são eles (Prime Enegy IT, 2011), podemos citar
unidades de CRAC ou CRAH; ventiladores, fancoils ou outros sistemas de refrigeração;
bombas; chillers (ar ou água); torres de resfriamento, drycoolers, condensadores;
umidificadores.
2.3.1. GERENCIAMENTO DO FLUXO DE AR (AIR MANAGEMENT)
Data Centers modernos são capazes de produzir grandes ambientes com altas densidades de
calor. De pequenas estruturas em prédios comerciais cuja função é o processamento de dados de
uma pequena companhia às grandes corporações, como bancos e países, que processam dados
de importância econômica, bélica, estratégica dentre outros, o controle do fluxo de ar
responsável pela refrigeração dos equipamentos eletrônicos dos Data Centers pode representar
uma significante parcela na economia de energia e na vida útil dos equipamentos (Data Center
Design Guidelines, 2012).
O controle sobre o fluxo de ar implica no desenvolvimento de formas a fim de minimizar ou
eliminar a mistura de ar de refrigeração insuflado no interior das salas de produção e o ar quente
expelido pelos equipamentos de TI. Quando aplicado de maneira correta o controle do fluxo de
ar pode reduzir custos de investimentos e operacionais, aumentar a capacidade de produção da
instalação e reduzir o número de paradas para eventuais manutenções (Data Center Design
Guidelines, 2012). Para que tal controle seja possível algumas práticas devem ser tomadas, estas
devem estar de acordo com as normas e práticas de engenharia.
A fim de aperfeiçoar a distribuição do ar refrigerado no interior do Data Center o
posicionamento, tamanho e dissipação térmica de cada componente devem sem avaliados, desta
maneira o dimensionamento do sistema de refrigeração CRAC/CRAH torna-se mais objetivo.
Desta maneira fugas e ar frio e pontos de concentração de calor são minimizados. Existem
diferentes maneiras de otimizar ou aprimorar o controle do fluxo de ar, dentre elas podemos
citar: placas de alta vazão de ar, placas de piso elevado ventiladas, racks com ventilação
forçada, vedações para cortes de piso, contenção de corredores, etc. No decorrer deste trabalho
tais soluções serão exemplificadas, esclarecidas e, caso necessário, sugeridas para o ambiente
estudado. Ainda há soluções alternativas de controle de ar com o objetivo de diminuir os custos
com a refrigeração do ambiente de produção. A mais aplicada é o “economizado de ar”, o qual
consiste em um sistema que mixa o ar externo ao ambiente, devidamente tratado, com o ar
quente exaurido pelos racks. Tal sistema visa diminuir a temperatura do ar a ser refrigerado, já
que neste sistema a temperatura do ar externo é menor que a temperatura de retorno do ar dos
racks. Logo o principal intuito é com a diminuição da temperatura do ar a ser refrigerado pelos
CRAC/CRAH haja a redução dos custos com a refrigeração do ambiente. O “economizado de
16
ar” é utilizado em instalações cuja produção de ar quente é alta e as temperaturas ambientes são
pelo menos inferiores a de exaustão, assim locais cujo clima proporciona temperaturas próximas
a 25°C já possuem potencial para este topo de sistema.
Uma proposta que vem sendo adotada em novos projetos de Data Centers é a
implementação de um amplo controle de temperaturas, pressão e umidade dentro da sala de
produção. O monitoramento é feito utilizando uma rede integrada de sensores distribuídos no
ambiente de produção. Sensores de pressão estática sob o piso elevado, de temperaturas de
insuflamento e exaustão do ar, de umidade e de fluxo de ar ao serem interligados geram um
mapa das condições térmicas do ambiente, o qual é de fundamental importância na tomada de
decisões a respeito dos investimentos no Data Center. Dessa maneira também há a possibilidade
de avaliar as condições de funcionamento e tomar decisões preventivas a fim de manter a
integridade dos equipamentos do CPD.
As três estratégias de gerenciamento relacionadas ao controle do fluxo de ar são:
Gerenciamento energético: neste caso o manejo do ar frio auxilia na redução dos custos
operacionais através da melhor utilização dos equipamentos de refrigeração, tais como
chillers, torres de resfriamento, fan-coils, etc. Tais equipamentos passam a ter um tempo
de vida mais longo e os procedimentos e rotinas de manutenção tornam-se menos
freqüentes, logo a vida útil de cada componente se estende e a as paradas mais raras;
Gerenciamento de capital: com o aumento da eficiência energética há também uma
redução dos custos com investimentos e manutenção com equipamentos de refrigeração
e de energia elétrica ligada à alimentação da maioria dos componentes do Data Center.
Tal fato ocorre porque refrigerados de maneira corretas componentes como UPS‟s,
processadores, baterias também operam com maior eficiência energética;
Gerenciamento térmico: este quesito é essencial já que os equipamentos de TI são os
componentes nobres de um centro de processamento de dados. Estes são sensíveis a
altas temperaturas. Portanto controlar as condições climáticas é primordial para a
longevidade dos processadores, storages,etc. Neste ponto o manejo do ar dentro de uma
sala de produção torna-se uma prática necessária para o bom gerenciamento de um Data
Center.
Embora haja maneiras diferentes para o insuflamento do ar gelado nos ambientes de
produção de TI a maneira com que o ar resfria o ambiente é padronizada. Os ambientes de
produção são dispostos de uma maneira específica, na qual há a existência de corredores frios e
quentes para circulação do ar.
Os racks devem ser dispostos em um padrão alternado com as frentes de cada rack
direcionado para frente do outro posicionado outro lado do corredor a fim de criar um corredor
17
frio, conseqüentemente as partes posteriores devem estar faceadas (TIA STANDARD, 2005).
Corredores frios são aqueles em que o ar frio é insuflado e posteriormente é sugado pelos racks
devido ao próprio sistema de aspiração do ar e da convecção existente no ambiente. Já os
corredores quentes são aqueles em que os racks despejam o ar utilizado na refrigeração dos
equipamentos de TI, o qual em seguida aspirado para fora do ambiente.
Os racks são produzidos em uma plataforma que confere a estes um sentido único de
sopragem do ar. Em sua estrutura podem existir fans, ventiladores ou ventoinhas que ditam a
direção a ser percorrida pelo ar. Logo, pela conformidade dos racks a disposição destes nos
ambientes é feita utilizando corredores frios e quentes.
As características do fluxo de ar são elementos importantes a serem pensados. As direções
recomendadas são: frente para traseira; frente para o topo e frente para cima e traseira.
Figura 6: As direções dos fluxos de ar nos racks para a configuração de corredor quente e frio (ASHREA, 2009)
As práticas de refrigeração em um Data Center podem ser variadas de acordo com o projeto.
As duas abordagens mais comuns são a de insuflamento através de placas perfuradas
posicionadas no piso elevado (under floor) e a do insuflamento pelos dutos superiores internos
ao forro do teto (overhead). Essa configuração é denominada Hot Aisle / Cold Aisle (HACA).
Na utilização do sistema overhead não deve haver o emprego dos difusores situados nas saídas
de cada duto, tais difusores direcionam parte do fluxo de ar para regiões acima dos racks,
aumentando a perda energética. No sistema under floor só devem ser utilizadas placas nos
corredores frios na frente dos racks que estejam ocupados.
Esta configuração foi criada a fim de prevenir a mistura do ar frio de refrigeração com o ar
quente de exaustão. Como o próprio nome sugere também cria áreas de acesso para das equipes
técnicas para procedimentos de manutenção, substituição ou instalação de novos equipamentos.
18
Figura 7: Leiaute para o corredor quente e frio em um Data Center (ASHREA, 2009).
Para permitir à entrega de ar frio nos ambientes a configuração mais comum em ambientes
de produção é a under floor (Figura8). Nelas os racks estão dispostos sobre um piso elevado. O
ar refrigerado é insuflado nos corredores frios através de grelhas no piso, em seguida o ar quente
flui em direção aos corredores quentes e ao teto, retornando para a unidade refrigeradora.
Figura8: Configuração mais comum em ambientes de Data Centers (ASHREA, 2009).
Essa organização de corredor quente / frio tem sido implementada para elevar a eficiência
de refrigeração em Data Centers. Entretanto, o ar quente pode se difundir no frio próximo ao
topo dos racks ou no final do corredores. Essa mistura pode ser agravada por um equilíbrio ruim
entre a demanda total de ar frio para racks no corredor e o suprimento total das placas de piso
perfuradas no corredor (Emerson Network Power, 2009).
19
Figura 9: Representação para os fenômenos de by-pass e de recirculação (U.S. Department of Energy, 2012).
O objetivo de um bom controle do ar na refrigeração visa evitar situações de super
dimensionamento do sistema de refrigeração, evitando gastos energéticos desnecessários em
instalações que operam em regime crítico. Também tem como princípio garantir a refrigeração
adequada a todos os equipamentos eletrônicos no interior do Data Center necessários à
infraestrutura e ao processamento e armazenamento de dados. Portanto o gerenciamento do ar
auxilia no balanceamento entre a economia energética e a refrigeração eficiente dos
componentes, prevenindo o by-pass e a recirculação de ar.
Os principais erros de gerenciamento que levam ao super dimensionamento do sistema de
refrigeração ou à má refrigeração do sistema estão ligado ao (U.S. Department of Energy,
2012):
Congestionamento dos cabos de alimentação elétrica e lógica sob o piso elevado em um
sistema under floor. Tal efeito pode reduzir drasticamente a quantidade de ar insuflado
no ambiente e interferir na distribuição através das placas perfuradas. Por tanto, deve
haver o cuidado para que a passagem de ar não esteja bloqueada, isto deve ser feito
através da integração dos projetos mecânicos, arquitetônicos e elétricos. Uma solução é
a disposição dos cabos em regiões paralelase alternada às dos corredores frios. Além
disso, calhas flutuantes também podem ser utilizadas para garantir que não haja
obstrução do ar sob o piso elevado.
20
Figura 10: Piso elevado congestionado por cabos (Furukawa, 2008).
Figura 11: Piso elevado com os cabos organizados de maneira
correta (Furukawa, 2008).
Recortes no piso elevado. Este fato ocorre devido à necessidade de perfurar o piso para
a passagem dos cabos de alimentação energética e lógica dos racks. Contudo tais
perfurações devem ser devidamente vedadas para que não haja o by-pass do ar frio em
uma região não útil à refrigeração dos racks;
Figura 12: Recortes no piso elevado sem a vedação
necessária (Furukawa, 2008).
Figura 13: Vedações para recortes em piso elevado
(Solutions, 2013).
Desbanco da pressão estática sob o piso elevado. Com o desbalanceamento da pressão
estática podemos ter duas situações distintas. Caso a pressão seja muito elevada o by-
pass de ar frio trona-se mais acentuado, desperdiçando o ar de refrigeração. Contudo,
caso a pressão esteja muito baixa não haverá velocidade suficiente para o ar refrigerar
toda a extensão do rack, podendo gerar pontos de concentração de calor;
Espaços não preenchidos no corpo do rack. Quando não há a ocupação completa do rack
os espaços vazios compreendidos entre os switches devem ser preenchidos. Neste caso
são utilizadas placas cegas a fim de impedir a recirculação do ar de exaustão para o
interior do corredor frio.
21
O desequilíbrio do sistema de refrigeração, do fluxo de ar e de pressão geram perdas
energéticas consideráveis, que aumentam o custo operacional da instalação e podem criar os
hotspots, condição que pode causar a paralisação do funcionamento dos equipamentos de TI.
Esse fenômeno é caracterizado como um ponto de concentração do calor e suas conseqüências
podem acarretar em prejuízos incalculáveis a algumas empresas. Companhias como bancos, as
quais processam dados de correntistas e aplicações no mercado financeiro, não podem correr o
risco de falha de um processador devido ao superaquecimento.
Como conseqüências dos hotspots há o travamento do sistema operacional que o gere, a
parada total do processamento e, caso haja alguma falha de projeto de alguns componentes da
placa de processamento, o derretimento de componentes inutilizando permanentemente o
processador. Mesmo que haja o processamento simultâneo em algumas operações de risco o
tempo de parada de um rack pode ser bem prejudicial aos negócios da empresa.
Os potencias de refrigeração devem ser constantemente avaliados para a obtenção de um
ambiente controlado e saudável aos equipamentos eletrônicos. Para configurações em que os
racks não estão completamente preenchidos o curto-circuito do ar frio e quente deve extinto. O
vazamento do ar frio devido a cortes no piso elevado também gera um acréscimo nos custos e
um desperdício da capacidade de refrigeração. Estas e outras falhas estruturais devem ser
observadas pela equipe técnica responsável pelo ambiente e sanadas assim que possível. A
equipe técnica também deve estar ciente dos possíveis hotspots gerados devido às falhas e
circunstâncias operacionais.
A Figura 14 apresenta um ambiente de produção genérico, de caráter ilustrativo, com alguns
racks e os pontos de concentração de calor. Ao lado é possível observar escala de cores que
demonstra a variação de temperatura entre os equipamentos dentro de uma Data Center.
Figura 14: Densidade de calor em zonas de hotspot (mais calor por m²) (Aceco TI, 2010).
A configração HACA também se tornou uma prática normatizada devido a capacidade de
suportar configurações de maior densidade de calor dissipado. Hoje a espectatica é de que a
dissipação chegue 30kW, com tendências de contiuar crescendo (PG & E Corporation, 2012).
22
Uma das maneitras para evitar o by-pass do ar frio com o quente nas regiões adjacentes aos
racks é aumentar o fluxo de ar frio nos corredores frio a fim de minimizar os efeitos do ar
quente na circulação do ar responsável pela refrigeração, diminuindo a condição de
desequilíbrio. Infelizmente aumentar o fluxo de ar frio implica em um aumento subtancial do
consumo de energia, por esse motivo data centers tem utilizado uma geometria de contenção de
corredores para evitar a missigenação do ar frio e quente dos corredores.
2.3.2. PARÂMETROS DE EFICIÊNCIA
O RCI e o RTI foram desenvolvidos com o mesmo objetivo: serem índices adimensionais
que exprimem a eficiência energética de uma máquina. Contudo, a metodologia completa para o
desenvolvimento e emprego deste índice envolve algumas etapas.
A primeira delas consiste na utilização de CFD para estimar as condições térmicas na
entrada dos racks, em seguida sugere-se um índice ligado a refrigeração dos racks que seja
rápido e ofereça uma comparação precisa entre os ambientes analisados. Por conseguinte, fixa-
se o RCI e o RTI aos padrões e normas técnicas de refrigeração, por fim, é aplicada a
metodologia em (pelo menos) dois ambientes distintos.
RCI (ÍNDICE DE ARREFECIMENTO DO RACK)
Este parâmetro foi proposto no ano de 2005 pela ASHRAE com a proposta de mensurar a
eficiência energética de refrigeração em equipamentos de processamentos de dados (racks) em
Data Centers (U.S. Department of Energy, 2012).
Este índice foi proposto para ser uma medida da eficiência de refrigeração dos racks
seguindo os padrões e normas da indústria. Tal índice ajuda a avaliar o estado da sala de
processamento e armazenamento de dados para um planejamento de gerenciamento ou de
projetos. Desta maneira decisões de curo e longo prazo para o melhor gerenciamento das
instalações podem ser tomadas com maior segurança (Herrlin, 2005).
Devido à grande quantidade de testes realizados, a ASHREA pode estipular as temperaturas
máximas e mínimas aceitáveis e permitidas na operação de um centro de processamento de
dados. As temperaturas podem ser obtidas através da carta psicrométrica mostrada
anteriormente.
23
Tabela 2: Especificações térmicas para o ambiente de Data Center.
Recomendada Permitidas
Temperatura 20 - 25°C 15 - 32°C
Umidade 40 – 55% 20 – 80%
Foram estipuladas duas variações para o RCI, o RCIHI e o RCILO ambos expressam a
eficiência de refrigeração, contudo o primeiro demonstra o quanto à refrigeração é eficiente
dentro dos padrões máximos e o segundo dentro dos limites mínimos. Estes são representados
pelas Equações( 2 ) e ( 3 ).
𝑅𝐶𝐼𝐻𝐼 = 1 −
(𝑇𝑥 − 𝑇𝑚𝑎𝑥 .𝑟𝑒𝑐 )𝑛𝑥=1
𝑇𝑚𝑎𝑥 .𝑎𝑙𝑙 − 𝑇max . 𝑟𝑒𝑐 𝑛 100 % ; 𝑇𝑥 > 𝑇𝑚𝑎𝑥 .𝑟𝑒𝑐 ( 2 )
Na qual 𝑇𝑥 é a temperatura tomada na entrada do rack, 𝑛 é o total de dados tomados,
𝑇𝑚𝑎𝑥 .𝑟𝑒𝑐 é a temperatura máxima recomendada e 𝑇𝑚𝑎𝑥 .𝑎𝑙𝑙 é a temperatura máxima permitida.
𝑅𝐶𝐼𝐿𝑂 = 1 −
(𝑇𝑥 − 𝑇𝑚𝑖𝑛 .𝑟𝑒𝑐 )𝑛𝑥=1
𝑇𝑚𝑖𝑛 .𝑎𝑙𝑙 − 𝑇min . 𝑟𝑒𝑐 𝑛 100 % ; 𝑇𝑥 < 𝑇𝑚𝑖𝑛 .𝑟𝑒𝑐 ( 3 )
Onde 𝑇𝑚𝑖𝑛 .𝑟𝑒𝑐 é a temperatura mínima recomendada e 𝑇𝑚𝑖𝑛 .𝑎𝑙𝑙 é a temperatura mínima
permitida.
Os resultados compreendem valores entre 0 e 100%, sendo 100% o valor ideal, ou seja,
todas as temperaturas se encontram dentro dos valores aceitáveis.
RTI (ÍNDICE DE RETORNO DE TEMPERATURA)
Representa a medida do desempenho energético do gerenciamento do ar de refrigeração no
Data Center. Especificamente é medida da do by-pass do ar frio ou da recirculação de ar quente
da exaustão no interior das salas do centro de processamento de dados.
𝑅𝑇𝐼 =
𝑇𝑅 − 𝑇𝑆
∆𝑇𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝 100 [%] ( 4 )
Onde 𝑇𝑅 é a temperatura de retorno do ar (medida na unidade resfriadora), 𝑇𝑆 é a temperatura de
insuflamento (na unidade resfriadora) e ∆𝑇𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝 é a diferença média de temperatura nos racks.
Também é um número adimensional que deve ser interpretado como:
RTI = 100% significa um balanceamento de ar ideal;
24
RTI < 100% indica que há by-pass do ar frio (o suprimento de ar refrigerado retorna as
unidades de refrigeração diretamente);
RTI > 100% indica recirculação do ar quente (neste caso pode haver a geração de
hotspots, geralmente está associado a baixos RCI‟s).
Como pode ser observado na descrição das variáveis para o calculo. Podemos definir o RCI
como uma razão entre a diferença de temperatura nas unidades responsáveis pelo resfriamento
do ambiente (unidade de CRAC ou CRAH) e a diferença entre as temperaturas no equipamento
de TI. Dessa maneira temos um balanço térmico dentro da sala de produção que nos dá a
porcentagem de ar usado no resfriamento do rack.
25
3. DATA CENTER DO BANCO DO BRASIL
3.1. APRESENTAÇÃO
O objeto de estudo é o Data Center do Banco do Brasil, localizado em Brasília, Distrito
Federal. Tido como ponto inicial de análise, o Complexo Central de Tecnologia do Banco do
Brasil (CCT) encontra-se localizado na STN 716, este possui 50.000 m2 de área construída e é
dotado de quatro instalações: ICI-I, ICI-II, Edifício Sede IV e Cooperativa. A tabela abaixo
apresenta a distribuição de área por cada prédio da instalação.
Tabela 3: Discriminação das instalações do CCT-DF.
Prédio Área Construída (m²) Função
Cooperativa 4400 Escritórios
Edifício Sede IV 25000 Escritórios e Data Center
ICI – I 5600 Data Center
ICI – II 13150 Data Center
Total 48150
(Banco do Brasil S.A., 2013).
Os prédios ICI-I e ICI-II, cuja sigla refere-se a Instalações Centrais de Informática, são os
principais Data Centers do Banco, onde são processados e armazenados em tempo real todos os
dados de transações bancárias e corporativas de todo o banco no Brasil e agências do exterior.
Nestes também são processadas as operações interbancárias e serviços do Sistema Financeiro
Nacional executado pelo Banco do Brasil.
Face ao requisito da plena disponibilidade dos serviços de TI, as instalações do CCT
possuem um regime de operação contínuo e ininterrupto, funcionando 24 horas por dia nos 7
dias da semana e durante 365 dias por ano. Para cumprir a missão crítica de operar e sustentar a
disponibilidade dos equipamentos e sistemas de TI, o Complexo é dotado de instalações
elétricas, eletrônicas e mecânicas de grande porte, de natureza diversificada e de alta
complexidade tecnológica, dedicadas a aplicação crítica de processamento de dados. Dentre os
principais objetivos da infraestrutura existente no CCT, destaca-se a de assegurar a
disponibilidade e a segurança física dos Data Centers, de forma a minimizar os riscos
financeiros, legais, de imagem, perda de informações , dentre outros, decorrentes de eventuais
falhas de prestação dos serviços de TI.
26
Para atender as exigências de infraestrutura física, o CCT possui em sua configuração de
estruturas que garantam segurança as salas de processamento de dados. Os dois Data Centers
presentes são ambos independentes, com sua própria carga térmica, configuração e estrutura
física. O ICI-I é o mais antigo dentre os dois. O ambiente estudado foi o ICI-II, o qual é mais
recente, começou a operar no fim de 2011, hoje é o principal CPD e sua ocupação pelos
equipamentos de TI só tende a crescer.
O CCT atualmente busca reconhecimento de suas instalações a fim de obter, segundo
padrões internacionais, títulos de operacionalidade. Hoje, em muitos requisitos o CCT é
enquadrado nas classes de Data Center de grande porte, consequentemente de grande
importância. No que tange a capacidade de processamento de dados, estrutura física, sistema de
redundância, carga térmica o Data Center do Banco do Brasil é enquadrado como de Tier3 e
também como Classe A1. Contudo em aspectos como a automação o Data Center do banco
ainda não possui as exigências necessárias para possuir alguns certificados.
Devido a necessidade de melhorias nas instalações a fim de melhorar a eficiência energética
do Data Center do banco, posturas como o enclausuramento de corredor estão sendo adotadas,
visto que reduzir os custos com o sistema de periféricos ao Data Center se tornou prioridade das
equipes de gerenciamento.
3.2. DESCRIÇÃO DAS INSTALAÇÕES (DADOS TÉCNICOS)
Devido a necessidade de operação constante, os Data Centers exigem uma confiabilidade
cada vez maior e um número bem menor de paradas para manutenção. Contudo é sabido que
nenhum componente possui vida infinita, ou seja, os hardwares são passíveis de falhas. É
necessário neste caso uma manutenção capaz de prever essas falhas utilizando sistemas de
redundância que assegurem o funcionamento do Data Center. Atualmente este vem sendo o
procedimento mais adotado pelos Data Centers. A redundância é o procedimento no qual todas
as instalações são duplicadas, triplicadas, quadruplicada, ou mais para garantir a disponibilidade
de processos e equipamentos críticos. Como a redundância representa a criação de sistemas
duplicados ou múltiplos, sua implementação acarreta um número maior de ativos. Acarreta
também custo maior de estruturação e, principalmente, exige maior planejamento de
manutenção (Brito, 2012).
O Data Center ponto de partida para a avaliação de eficiência energética é o ICI – II. Este
composto por três prédios divididos em Produção, Gerenciamento e Infraestrutura.
Respectivamente estas estruturas são:
Produção: salas denominadas Telemáticas, ambientes de processamento de dados, ou
seja, ambientes onde estão alocados os racks;
27
Infraestrutura: locações chamadas Infras, nas quais estão alocados os equipamentos
responsáveis pelo funcionamento das telemáticas providenciando os insumos básicos
como refrigeração, alimentação elétrica, etc;
Gerenciamento: salas de escritórios que abriga os equipamentos e equipe de
monitoramento e gerenciamento do Data Center.
Os dois ambientes competentes a análise neste projeto são as salas produção (Telemáticas) e
infraestrutura (Infras). Dentro das infras a parcela mais importante está ligada à produção de
frio, visto que é neste ponto que há a busca pelo menor o consumo de energia elétrica a fim de
aumentar a eficiência energética proposta pelo PUE.
O sistema de refrigeração é indireta, composto por duas Centrais de Água Gelada (CAG‟s),
que atuando individualmente ou em conjunto são capazes de suprir as necessidades de
refrigeração de todo o conjunto de prédios. As CAG‟s são semelhantes e para atender a
demanda de produção de frio possuem individualmente 3 Unidades Resfriadoras de Liquido
(URL‟s) de condensação a água, sendo 2 com capacidade de refrigeração nominal de 700TR e
uma com capacidade de refrigeração nominal de 300TR.
Os ambientes de estudo serão a Telemática 3para a simulação foco deste trabalho, sala na
qual já existe um corredor frio enclausurado e a Telemática 4 para a simulação para a validação
do modelo.
Cada Telemática pode ser descrita como uma grande sala repleta de equipamentos de TI
com dois corredores laterais, denominados corredores técnicos. São nestes corredores que estão
alocados os fancoils, responsáveis pelo insuflamento do ar refrigerado sob o piso elevado. O
Figura 15: Representação esquemática da divisão do ICI-II.
Infra I
Telemática 4
Telemática 3
ICI - II
Infra I
28
sistema conta também com quatro condicionadores de ar para renovação de ar, localizados nos
vértices da sala, o qual também é responsável pela higienização, filtragem, umidificação ou
desumidificação.
O insuflamento de ar para o ambiente de produção é feito através da sopragem de ar sob o
piso do corredor técnico na região formada entre a laje e o piso elevado. O retorno dá-se por
dumpers na parte superior dos painéis que dividem a área de Produção dos corredores técnicos
na estrutura de alvenaria, estes dumpers caracterizam-se por também possuírem a função de
registros corta-fogo. Tais registros também estão presentes na admissão externa e exaustão do ar
interior ao ambiente visto que em situações de incêndio estes se fecham para impedir a entrada
do oxigênio no ambiente.
29
4. ENCLAUSURAMENTO DE CORREDORES
Data Centers são instalações que operam sob uma missão crítica por terem se tornado o
centro nervoso das operações das grandes corporações. Com o aumento da demanda por
capacidade de processamento, as cargas térmicas também cresceram, transformando o
gerenciamento térmico de um Data Center um desafio. Os problemas térmicos de ambientes de
baixa densidade, antes ignorados, com os Data Centers de maior porte não são mais descartados,
podemos citar:
Recirculação do ar quente – o ar proveniente da exaustão dos racks retorna para o
interior do equipamento;
Vazamentos – a má vedação de pontos específicos como o piso elevado levam à
passagem de ar frio/quente fora de seus respectivos corredores;
Mistura do ar frio e quente – essa mistura gera perda da eficiência de energia de
refrigeração;
Obstrução da passagem de ar – a obstrução aumenta a resistência térmica no interior do
rack.
Os operadores de Data Center usualmente devem estar capacitados a lidar com problemas
típicos destas instalações. Estes são geralmente:
Suprimento de ar para a refrigeração do ambiente insuficiente;
Suprimento de ar para a refrigeração excessivo aumentando a velocidade de circulação
do ar, conseqüentemente o bypass de ar frio com o quente;
Utilização do sistema de refrigeração de maneira inadequada sem um ajuste fino dos
parâmetros de refrigeração do sistema CRAC ou CRAH;
Super utilização do sistema de refrigeração a fim de anular os pontos de calor (hot
spots).
Todos as questões e problemas citados acarretam em sub ou super utilização do sistema de
refrigeração e a uma baixa eficiência energética. Não se trata somente de reduzir o montante de
energia gasta, também é importante a avaliação holística de opções de equipamentos e escolhas
de design eficazes (Saurabh K. Shrivastava, 2012). A eficiência de um data Center, como dito,
está relacionada à diminuição dos custos com todos componentes periféricos ao processamento
de dados, do tipo: refrigeração, infraestrutura, iluminação, etc. Este trabalho possui como foco a
análise do aumento da eficiência de refrigeração de Data Centers utilizando enclausuramento de
corredor.
30
Um dos objetivos em melhorar a utilização de dispositivos que maximizem a eficiência do
sistema de refrigeração é a eliminação dos pontos de calor (hot spots), os quais se tornam um
risco em ambientes de alta densidade de calor.
A contenção de corredores é uma boa estratégia a fim de otimizar a economia energética
(Prime Enegy IT, 2011). Grande parte dos Data Centers mais modernos e de grande porte
utilizam esse sistema de otimização energética (R. Zhou, 2011). O enclausuramento pode
economizar 20% dos custos operacionais de refrigerador (chiller). Além disso, um estudo de
2007 do Lawrence Berkeley National Laboratory descobriu que a eletricidade usada para
movimentar o suprimento de ar frio poderia ser reduzida em 75% implementando a contenção
de corredor frio (McGucking, Paul, 2008). De maneira simples, a contenção de corredor
promove a separação física entre o ar frio insuflado e o ar quente de retorno. O sistema de
contenção de corredor em Data Centers ao prevenir a mistura do ar frio com o quente aperfeiçoa
a distribuição e o fluxo de ar no ambiente. Esta separação garante um suprimento exclusivo de
ar frio para a refrigeração dos equipamentos de TI. Com a alimentação de ar mais uniforme nos
gabinetes as temperaturas na entrada dos racks não precisam ser tão baixas, diminuindo a
sobrecarga no sistema de refrigeração.
Existem dois tipos básicos de contenção de corredor: contenção de corredor frio e contenção
de corredor quente. Ambos os sistemas apresentam vantagens em comparação com o sistema
convencional de corredores frios e quentes (Focused Cooling Using Cold Aisle Containment,
2009). O enclausuramento pode funcionar sob ou sobre o piso elevado como também sobre o
forro da sala de processamento. Essa geometria de separação é uma decisão da gerencia do Data
Center e pode variar de acordo coma a estrutura já instalada, diferentes configurações de racks,
projeto arquitetônico do Data Center, design das salas de TI, dentre outros. As maneiras mais
comuns de contenção são: Confinamento de Corredor Frio (CAC), Confinamento de Corredor
Quente (HAC), e Chaminés ou Sistema de Dutos de Exaustão (VED). Os dois últimos são
maneiras de contenção do ar quente, possuem diferentes geometrias, contudo oferecem as
mesmas vantagens.
4.1. CONFINAMENTO DE CORREDOR FRIO (CAC)
Os corredores frios enclausurados promovem a separação física do ar frio insuflado do ar
quente de exaustão através do confinamento do corredor frio. Um sistema CAC facilita o
fornecimento de ar gelado para equipamentos com entradas de ar a uma temperatura uniforme.
Ele oferece uma abordagem focalizada arrefecimento onde as temperaturas do ar de admissão
dos equipamentos encontram-se perto da temperatura do ar insuflado pelo piso elevado. No
entanto, isso resulta em um ambiente externo ao corredor frio de alta temperatura fazendo com
31
que o operador que trabalhe no Data Center esteja exposto a essa condição climática (Fink,
2011).
4.2. CONFINAMENTO DE CORREDOR QUENTE (HAC)
Neste caso, o corredor quente é separado fisicamente dos demais ambientes de produção. O
objetivo do HAC é capturar o ar quente de exaustão eliminá-lo ou devolvê-lo às unidades
refrigeradoras. O restante do ambiente torna-se uma sala refrigerada, trazendo conforto aos
operadores do Data Center (Saurabh K. Shrivastava, 2012).
Figura 16: Representação de um corredor enclausurado frio (à esquerda) e um quente (à direita) (Future-Tech, 2013).
4.3. CHAMINÉS (VED)
O principal objetivo do VED é conter o ar de exaustão dos gabinetes e evitar a mistura de ar
quente e frio dentro dos ambientes de produção. A captura do ar, neste sistema, é feita através
da coleta do ar por sistemas semelhante às chaminés localizadas na parte externa de cada rack.
Esse sistema necessita de uma montagem especial, mais rígida, na porta traseira dos racks
conectando a região de exaustão com o forro do teto a fim de direcionar o ar quente as unidades
refrigeradoras ou ao ambiente externo ao Data Center. As vantagens desse sistema é a livre
passagem dos operadores pelos corredores dos ambientes de produção, contudo é o de maior
custo em detrimento das estruturas de chaminés e forro a serem construídas para o
funcionamento adequado dessa montagem. Outro problema para a utilização do VED é a
diferença construtivas dos gabinetes. Muitas marcas devido ao aumento de capacidade de
produção dos processadores projetaram racks que não são passiveis da instalação do VED
(Saurabh K. Shrivastava, 2012).
32
As Figura 17 e Figura 18 mostram a montagem de um VED nas estruturas dos racks
localizadas na exaustão do ar quente. Há também a possibilidade da montagem desse sistema de
confinamento de ar para o ar frio. Neste sob o piso elevado são montados dutos para direcionar
o ar frio diretamente para as grelhas de insuflamento. Para esse sistema é necessária a
construção de uma estrutura complexa e precisa de dutos sob o piso elevado, outro ponto
negativo é a impossibilidade de mudanças de leiaute, já que os dutos não podem ser
reposicionados facilmente.
Figura 17: Vista da aplicação de um sistema VED (Simeon, 2013).
Figura 18: Detalhe da instalação de um sistema
exaustor em um rack (Simeon, 2013).
Como vantagens para o corredor frio pode-se citar: menor área a ser refrigerada; há controle
do fluxo de ar na passagem pelos racks; há uma diferença de pressão positiva entre o ar quente
(saída dos racks) e frio (entrada dos racks). Já para o corredor quente têm-se como benefícios
um ambiente externo aos racks mais confortável, caso haja necessidade de operadores no
ambiente e uma inércia térmica favorável para o caso de falha do sistema de refrigeração.
Nas Figura 16, Figura 17 e Figura 18 observam-se as diferentes configurações de
enclausuramento. Ambas necessitam de estruturas planejadas e planejamentos prévios, visto que
o custo de implementação de estruturas como estas não é baixo em grandes Data Centers, os
quais podem possuir muitas dezenas de corredores com comprimentos, também, bem extensos.
A proposta deste trabalho é avaliar a melhora de eficiência energética utilizando a contenção
de corredores. Para o caso analisado, o qual será descrito em breve, será estudado somente a
implementação de corredores de confinamentos frios. Esta é uma proposta já em utilização no
Data Center foco do estudo, contudo não existem estudos economicos detalhados, nem dados
quantitativos a respeito da implementação do CAC.
A contenção de corredor frio pode ser utilizada com ou sem a refrigeração tradicional,
aquela sobre o piso elevado. Uma das vantagens desta configuração é a facilidade de adaptação
à Data Centers com o piso elevado em conjunto com sistemas de refrigeração de densidade
elevada, a fim de produzir soluções de refrigeração altamente eficientes. Ao integrar a
33
contenção de corredor frio com o refinamento dos sistemas de refrigeração, desempenho e
eficiência energética são atingidos (Emerson Network Power, 2009).
34
5. CFD (DINÂMICA DE FLUIDOS COMPUTACIONAL)
O uso de simulações computacionais atualmente tem se tornado uma prática comum no
gerenciamento em Data Centers. Com o auxílio dessa ferramenta computacional é possível
estimar temperaturas, fluxo de ar e campos de pressão no interior de uma sala de produção.
Também é possível observar pontos de concentração de calor devido ao layout dos
equipamentos e otimizar o posicionamento dos equipamentos a fim de obter uma maior
eficiência do processo de resfriamento dos racks. Posicionamento das unidades de resfriamento,
efeitos das obstruções do fluxo de ar, posicionamento dos racks, distribuição dos corredores
quentes e frios, possíveis estratégias de contenção, todos são aspectos que podem ser
observados e simulados em um CFD.
Entretanto, apesar das vantagens do uso do CFD, muitos Data Centers não são capazes de
utilizar o CFD de maneira eficiente na operação de seus sistemas, visto que manter atualizado o
inventário de todos os equipamentos de refrigeração e suas interligações gera um grande esforço
para a equipe de gerenciamento. Reunir os dados necessários para a utilização do CFD pode se
tornar uma boa empreitada, e as empresas que não possuem um sistema de gestão de recursos de
infraestrutura abrangente, muitas vezes lutam para reunir a quantidade de detalhes necessários
para a ferramenta de CFD fornecer uma análise completa (Aperture Technologies, Inc., 2009).
A análise de um escoamento está relacionada ao transporte das propriedades
termodinâmicas podendo haver transferência de calor durante o período de análise do
escoamento. A utilização do CFD vem crescendo devido a sua praticidade e baixo custo quando
comparado à métodos mais clássicos como a construção de maquetes que tentam reproduzir os
ambientes estudados em escala reduzida.
A simulação utilizando o CFD representa todos os aspectos do layout, piso e os
equipamentos, e cria representações tridimensionais com base em dispositivos reais ou
projetadas, que consideram os complexos processos que controlam a distribuição do fluxo de ar.
Essa informação permite que a equipe de gerenciamento avalie as várias opções de design no
menor tempo possível e rapidamente explore os possíveis cenários em busca da alocação ideal
dos diversos equipamentos que compõem o Data Center equipamentos.
Em diversos casos, demonstrou-se que o fluxo de ar com base na modelagem em CFD pode
ser eficazmente utilizado para identificar e solucionar problemas de refrigeração em Data
Centers. Usando modelagem para o fluxo de ar o desempenho energético de refrigeração nos
centros de processamento de dados existentes pode ser melhorado e, além disso, novos centros
podem ser projetados para proporcionar uma melhor eficiência de refrigeração e menor
consumo de energia. Em instalações já construídas, a equipe de gerenciamento de TI também
35
terá uma linha de base operacional mais detalhada e poderá realizar novas atualizações em
detrimento de como o ambiente muda (Aperture Technologies, Inc., 2009).
A modelagem utilizando CFD em novos Data Centers tem um impacto positivo sobre o
custo total e nos resultados, visto que, os engenheiros estão trabalhando em um ambiente
inteiramente novo. Em um CPD operacional, onde os obstáculos são muitos, modelagem CFD
pode ser mais desafiadora. Mesmo que haja um ambiente desafiador para em novas instalações,
em geral os Data Centers se beneficiam com a modelagem com CFD já que a equipe
responsável pelo gerenciamento de TI pode reconfigurar o ambiente existente para melhorar os
níveis de eficiência atuais.
A origem do estudo do comportamento do fluido é antiga e esteve presente por séculos nos
estudos de engenharia. Tais estudos se concentraram na análise do „comportamento‟ do fluido,
contudo isso só era possível através da observação e empirismo.
A Teoria do Contínuo fundamenta a conceituação teórica que justifica a maior parte das
análises em CFD. O fluido, um meio contínuo, é discretizado com base no modelo das
partículas fluidas. Esta abstração conceitua um elemento representativo de volume, REV. Neste
elemento de volume, de micro ou nano dimensões, uma propriedade ou quantidade física
mantém um valor médio, sob as mesmas condições, passível de reprodução em laboratório, sob
as mesmas solicitações externas ao fluido. Assim uma partícula representativa de um volume de
fluido, o REV, é o menor volume em que as propriedades do fluido se mantêm (Harlow, 2004).
As descrições matemáticas do comportamento dos fluidos só foram ganhar maior
importância no século XIX com as equações de Navier-Stokes, Eq. ( 5 ), desenvolvidas a partir
precursores de Claude Navier (1822), Simeon Poisson (1839) e George Stokes (1845). Nesse
trabalho relacionavam as propriedades do fluido e do escoamento sendo muito avançado para a
época (Strobel, 2011).
𝐷𝑈
𝐷𝑡= −∇𝑝 + ∇ ∙ 𝜏 − 𝑔 ∙ 𝑘 ( 5 )
As equações de Navier-Stokes modelam qualquer escoamento viscoso, e matematicamente
elas constituem um sistema de equações diferenciais parciais não lineares, nas variáveis iv, 𝑝 e
T como variáveis dependentes. Os termos de mais alta ordem nestas equações, que aparecem
devido aos efeitos viscosos são lineares e de segunda ordem, enquanto os termos convectivos
são não lineares e de primeira ordem. Por estas razões estas equações são também chamadas
quase lineares (Launder & Spalding, 1974).
Qualquer conjunto de equações diferenciais parciais de segunda ordem pode ser classificado
como elíptico, parabólico ou hiperbólico, sendo que as equações de Navier-Stokes exibem todos
36
os três tipos de comportamento. Até hoje não se conhece soluções analíticas para um
escoamento viscoso e arbitrário, assim costuma-se adotar o tratamento numérico que se mostra
muito promissor. O termo “dinâmica dos fluidos computacional” é usado para resolver
escoamentos governados por estas equações via métodos numéricos e em um computador
(Ferreira, Mello, Oliveira, & Fortuna, 1999). Com a evolução da capacidade de processamento
de dados a simulação numérica da mecânica dos fluidos tornou-se uma prática amplamente
usada em validações e implementação de modelos propostos. Tal prática é tem se tornado
primordial em novos projetos de engenharia a fim de prever os fenômenos físicos relacionados
ao escoamento fluido.
5.1. EQUAÇÕES FUNDAMENTAIS
A mecânica dos fluidos quando utilizada em simulações numéricas utiliza-se de três
equações fundamentais: equação da continuidade, quantidade de movimento e da energia. Tais
equações baseiam-se em três princípios físicos, respectivamente:
Conservação massa;
Conservação da quantidade de movimento (nomeada como 2ª Lei de Newton);
Conservação da energia (conhecida como 1ª Lei da Termodinâmica).
Respectivamente:
𝐷𝜌
𝐷𝑡+ 𝜌
𝜕𝑢𝑖
𝜕𝑥𝑖= 0
𝜕
𝜕𝑡(𝜌𝑢𝑖) +
𝜕
𝜕𝑥𝑖(𝜌𝑢𝑖𝑢𝑗 ) = −
𝜕𝑝
𝜕𝑥𝑖+
𝜕𝜏𝑖𝑗
𝜕𝑥𝑗
𝜕
𝜕𝑡 𝜌𝑒𝑡 +
𝜕
𝜕𝑥𝑖
𝜌𝑢𝑖𝑒𝑡 = −𝜕
𝜕𝑥𝑖
𝑝𝑢𝑖 +𝜕
𝜕𝑥𝑗 𝜏𝑖𝑗 𝑢𝑖 +
𝜕𝑞𝑖
𝜕𝑥𝑖
( 6 )
5.1.1. FENÔMENOS DE TRANSPORTE
Podemos caracterizar uma função como uma “equação de transporte” utilizando uma função
característica ψ. Sempre que esta grandeza ψ é transportada pelo campo de velocidades de um
escoamento, esta grandeza satisfará a uma equação, dita de transporte, que tem o seguinte
aspecto geral (Bird, Stewart, & Lightfoot, 1960).
𝐷𝜓
𝐷𝑡= 𝐷𝑖𝑓𝜓 + (𝐹 − 𝑃)𝜓 ( 7 )
37
𝐷𝜓
𝐷𝑡: representará a taxa de variação temporal do valor da grandeza no interior de um
volume elementar de fluido;
𝐷𝑖𝑓𝜓 : representará um fluxo da grandeza através das paredes do volume elementar, de
origem daquela do transporte pelo campo de velocidades (denominado de “transporte
difusivo”);
(𝐹 − 𝑃)𝜓 : representa o ganho global de ψ devido à criação (F) ou destruição (P) da
propriedade no interior do volume elementar de fluido. (F designa „fonte‟ e P designa
„poço‟).
Da própria definição de derivada material podemos reescrever a Eq. ( 7 ).
𝜕𝜓
𝜕𝑡+ 𝑢𝑖
𝜕𝜓
𝜕𝑥𝑖= 𝐷𝑖𝑓𝜓 + (𝐹 − 𝑃)𝜓 ( 8 )
Escrita desta forma, a equação pode ser interpretada como representando um balanço da
grandeza ψ sobre um volume de controle no interior do escoamento. A variação temporal da
propriedade, aqui, representa a taxa de acumulação (por unidade de volume) no interior do
volume de controle e 𝑢𝑖 𝜕𝜓
𝜕𝑥𝑖 expressa o transporte associado à existência de um campo de
velocidades, sendo esta última parcela a responsável pelo transporte advectivo. O termo
(𝐹 − 𝑃)𝜓 irá dizer o efeito global das fontes e poços de 𝜓 sobre o valor da grandeza no interior
do volume de controle. Finalmente, a parcela 𝐷𝑖𝑓𝜓 expressará o transporte global através das
superfícies que circundam o volume de controle por ação diversa da convecção (Bird, Stewart,
& Lightfoot, 1960).
5.2. MODELOS NUMÉRICOS
O modelo turbulento utilizado pelo CFX é o SST (Shear Stress Transport), este modelo foi
criado por Menter (1994), é um modelo do tipo RANS (Reynolds Avereged Navier-Stokes)e
utiliza duas formulações de outros dois modelos k – ε e o k –ω. Tais formulações são bem
simples quando comparadas a outras. Na região externa ao escoamento utiliza-se a formulação
do robusto modelo k – ε, e onde esse modelo se mostra pouco eficiente, na região próxima a
parede (interna à camada limite), utiliza-se as equações de transporte do modelo k – ω
(Martins, 2007).
O parâmetro fundamental que modula as diferentes formulações para k – ε e k – ω é
denominado y+, forma adimensional da coordenada perpendicular à direção do escoamento.
Esta variável é usada para verificar a distância do primeiro nó até a parede.
38
𝑦+ =𝑦𝑣𝜏𝜌
µ ( 9 )
Onde 𝑦 é a distância à parede e 𝑣𝜏 é a velocidade de atrito dada por:
𝑣𝜏 = 𝜏0
𝜌 ( 10 )
Sabendo que 𝜏0 é a tensão na parede.
Para uma malha cujo refinamento não seja tão fino a ponto de discertizar todos os
fenômenos que ocorrem no interior da camada limite, a formulação k – ε é a mais adequada Os
valores idéias para 𝑦+ no modelo k – ε variam de 30 a 300 (Versteeg & Malalasekera, 2007).
Para a o modelo de convecção, utilizado devido ao transporte de massa, foram utilizados os
modelos standard presente do CFX. Primeiro, o modelo de Boussinesq o qual define que a
variação na massa específica do fluido é dada pelo gradiente de temperatura. Este modelo
confere uma convergência mais rápida da modelagem, visto que coloca a densidade do fluido
em função somente da temperatura. A aproximação de Boussinesq é descrita como:
𝜌 = 𝜌0 1 − 𝛽𝛥𝑇 ( 11 )
Onde 𝛽 é o coeficiente de expansão térmica. O modelo de Boussinesq não deve ser utilizado
em domínios onde o gradiente de temperatura é elevado, entretanto para as simulações
propostas possuem um gradiente de temperatura suficientemente baixo, a fim de que a
modelagem confira um resultado seguro.
5.3. CONDIÇÕES DE CONTORNO
Em um estudo cuja transferência de calor é um dos pontos de análise as trocas de calor em
detrimento do escoamento devem ser contabilizadas. Devido ao caráter não linear do
escoamento as condições de contorno iniciais tomadas são as de que a temperatura do fluido é
igual a da superfície em contato. Outra se baseia no conceito de camada limite, a qual é que a
camada de fluido nas imediações de uma superfície delimitadora, fazendo-se sentir os efeitos
difusivos e a dissipação da energia mecânica. Por este conceito temos que a velocidade do
escoamento é nula nas superfícies em contato.
As condições primordiais para a simulação foram:
Escoamento tridimensional;
Incompressível;
Permanente;
Turbulento;
39
Sem dissipações viscosas;
As forças de compressão não realizam trabalho;
Paredes adiabáticas.
Para a geração de calor, cada rack foi considerado uma unidade fluida geradora de calor, tal
dado foi especificado de acordo com o objetivo de cada simulação. As vazões mássicas também
foram elementos inicias necessários à inicialização da simulação, tais vazões também variaram
de acordo com o objetivo da simulação.
5.4. MODELO COMPUTACIONAL CFX
Para as simulações o software utilizado foi o CFX 14.0, desenvolvido pela AEA
Technology – Engeneering Software e faz parte de um pacote de ferramentas computacionais o
ANSYS Workbench. O CFX tem sido uma das ferramentas mais utilizadas em ambientes
acadêmicos e profissionais para o estudo da mecânica dos fluidos em casos que exigem
ferramentas numéricas para sua solução. Tais casos, em geral, possuem termos não lineares que
tornam a solução inviável manualmente. Para a solução de casos tão complexos o software faz
uso das equações de Navier-Stokes utilizando as condições de contorno inseridas em sua
interface.
Uma de suas facilidades é a capacidade de importar arquivos do tipo CAD para sua
plataforma, desta maneira estruturas mais complexas podem ser desenhadas em plataformas
destinadas a função de desenho e posteriormente serem interpretadas em uma simulação.
𝑞
Figura 19: Representação de como o volume fluido produz calor no interior
do rack (configuração inicial para a simulação).
40
5.4.1. ETAPAS DO CFD
A simulação é dividida em quatro etapas: geração de malha; pré-processador; processador;
pós-processador.
Os algoritmos numéricos são a base de cálculo para a simulação computacional. Por isso há
uma sofisticada interface gráfica para a inserção de parâmetros que definem as condições de
contorno, os dados iniciais e os dados desejados ao final da simulação.
O CFX emprega o método dos volumes finitos em conjunto com malhas estruturadas
(podendo-se ter malhas não-estruturadas), porém com flexibilidade de adaptação de geometrias
complexas por meio de coordenadas generalizadas e a possibilidade de resolução com a
metodologia de multibloco. Além de resolver numericamente as equações de Navier-Stokes em
três dimensões, o software possui uma enorme quantidade de modelos para diferentes
aplicações que vão desde modelos para o escoamento turbulento até modelos para escoamentos
em meios porosos, combustão e escoamentos multifásicos, entre outros (Kostetzer, 2007).
5.4.2. GERAÇÃO DA MALHA
Este é primeiro passo no processo de simulação e é com ele que é estipulada a qualidade dos
dados a serem gerados, bem como o tempo necessário para se obtê-los. A malha é uma
representação discreta de um domínio geométrico em um conjunto de subconjuntos formados
por formas geométricas em duas dimensões e por pequenos prismas no caso 3D.
Os prismas que podem ser utilizados são os demonstrados na Figura 20. Os elementos
tetraédricos são mais versáteis que os hexaédricos na representação de geometrias mais
complexas, já que este tipo de estrutura pode gerar problemas na região da camada limite, onde
o refinamento na parede é importante, principalmente em escoamentos turbulentos. Porém
hexaedros necessitam de um refinamento maior visto que não há variação entres os ângulos dos
elementos, os quais permanecem retos, o que minimiza sua utilização em superfícies curvas.
Figura 20: Diferentes estruturas para geração das malhas. (a) Hexaédrica, (b) Tetraédrica, (c) Pentaédrica, (d)
Piramidal.
41
As malhas podem ser escolhidas de duas maneiras: estruturadas e não-estruturadas. As
malhas estruturadas basicamente em malhas curvilíneas generalizadas de fácil construção,
porque se adaptam segundo as direções preferenciais das fronteiras, em malhas ortogonais que
garantem a normalidade entre as famílias de curvas em todos os pontos (Correâ, 2012).
As malhas não-estruturadas têm a característica de se adaptarem aos limites do domínio,
permitindo uma construção quase perfeita do mesmo. É necessário especificar um número de
nós nos contornos e um algoritmo de cálculo (Correâ, 2012).
Ainda é possível a utilização de malhas hibridas as quais também são usadas em domínios
com geometria arbitrária, mas o processo de geração de malhas é mais complicado que o
processo que usa malhas não-estruturadas (Sousa, 2007).
Estruturas Não-estruturada Híbrida
Figura 21: Diferentes tipos de malhas (Batista, 2005).
5.4.3. CONDIÇÕES DE CONTORNO
Estão são as características conhecidas do escoamento tais como pressão, velocidades
temperatura. Desta maneira os dados conhecidos devem ser introduzidos no software a fim de
regular as condições de cada volume de controle, esta etapa é de fundamental importância já que
a convergência dos resultados dependem de como as condições iniciais da simulação foram
impostas.
Para um escoamento de um fluido transportando calor foram atribuídas as seguintes
condições:
Entrada (inlet): fluido escoa somente para fora do domínio;
Saída (outlet): fluido escoa somente, para fora do domínio;
Aberto (opening): fluido pode escoar tanto para fora quanto para dentro do domínio,
simultaneamente;
Parede (wall): controle impenetrável do escoamento;
42
Parede (wall): contorno impenetrável por fluido e não deslizamento.
É aqui que também foi definido regime do escoamento tal como fluxo de massa e
temperatura do fluido. Nas condições abertas o fluxo de entrada e/ou saída é livre. Nas paredes
são definidas as características de superfície: lisa ou rugosa.
5.4.4. PRÉ-PROCESSADOR
Para desenvolver qualquer projeto em CFD é necessário identificar o domínio do problema,
ou seja, a região onde se deseja definir as variáveis de interesse (pressão, velocidade,
temperatura, vazão, etc) e analisar o escoamento. A geometria e a malha do domínio são geradas
em um programa tipo CAD as quais são importadas para o pré-processador. Nesta etapa é que
serão determinadas as condições de contorno, indicando o fenômeno a ser simulado (físico ou
químico), o fluido de trabalhado e suas propriedades,características do escoamento
(rugosidades, temperaturas, pressões), características da simulação (transiente ou permanente,
subsônico ou supersônico, monofásico ou multifásico) e as condições de contorno do domínio
(Strobel, 2011).
É nesta etapa que é definido o refinamento da malha. Quanto mais fina, maior os detalhes e
a precisão dos resultados, contudo uma malha mais refinada exige uma capacidade
computacional maior, isto implica em maior tempo de processamento.
5.4.5. PROCESSADOR (CFX SOLVER)
Esta etapa utiliza o método de volumes finitos no processamento de dados da malha gerada
sob as condições estipuladas no pré-processador. O CFX Solver é o responsável pela solução
numérica das equações governantes do sistema e da convergência da solução. Também é
possível o monitoramento de outras variáveis definidas no pré-processador e a alteração de
alguns parâmetros antes estipulados, como por exemplo, o número de interações.
As equações geradas são de grande complexidade e são resolvidas de maneira iterativa
devido ao caráter não linear das equações. Portanto para cada iteração um erro residual é
reportado como a medida da diferença entre o resultado das equações algébricas e a solução
exata (Resende, 2009).
5.4.6. PÓS-PROCESSADOR
Os resultados obtidos na etapa de processamento são redirecionados ao pós-processador.
Neste momento é possível observar graficamente os resultados do escoamento, através de linhas
de corrente, termografias, campos de pressão, e outros em cada região do domínio estudado,
43
facilitando o entendimento físico de cada fenômeno e possibilitando o controle de zonas
específicas que antes não poderiam ser discretizadas. É nesta etapa que são feitas as análises dos
resultados e a discussão do modelo adotado.
44
6. RESULTADOS
6.1. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA
Este estudo visa através da utilização de softwares (EES, CFX e SolidWorks) avaliar o
ganho energético no sistema de refrigeração do Data Center do Banco do Brasil utilizando a
contenção de corredores frios. A avaliação será feita em um corredor localizado na Telemática 3
do ICI-II do Banco do Brasil. Neste corredor já há o confinamento dos corredores, contudo
nenhum estudo foi para comprovar a eficiência desta solução.
Por se tratar de fenômeno transiente parte importante da simulação para o corredor foco do
estudo é a validação da simulação, ou seja, a confirmação de que o modelo numérico utilizado
comporta-se como a fisicamente observada no mundo real sob as mesmas condições. Caso o
comportamento seja semelhante então o modelo é dito válido.
Para a validação utilizou-se outro grupo de racks, cujas variáveis podiam ser aferidas e
posteriormente comparadas com os resultados computacionais. Os dois grupos de racks foram
denominados:
Corredor IBM: conjunto no qual o objetivo é a validação da simulação numérica;
Corredor Emerson: conjunto foco do estudo, que já possui o confinamento.
Figura 22: Corredor genérico Emerson.
Tais corredores estão localizados no mesmo Data Center em duas sala diferentes, porém
estas são espelho uma da outra, possuindo a mesma configuração estrutural e os mesmos
equipamentos responsáveis pela refrigeração do ambiente. O Corredor IBM está localizado no
ICI-II na Telemática 4, enquanto o Corredor Emerson (como dito) localiza-se na telemática 3.
45
Para as simulações numéricas algumas adaptações nas geometrias dos corredores foram
feitas a fim de facilitar a coleta de dados sem, contudo, prejudicar a compatibilidade do modelo
real. Primeiramente os corredores foram simulados de maneira isolada. No modelo não há
outros conjuntos de racks ou equipamentos de TI que pudessem interagir com o conjunto
estudado. Para o sistema de refrigeração foi adotado a mesma configuração para os dois
corredores. O conjunto de dampers localizados nas paredes que dão acesso aos corredores
técnicos foi substituído por uma abertura de mesma altura. Os dampers possuem dimensões de
60x60 centímetros, na altura correspondente a real foi utilizado um rasgo na parede com 60
centímetros de altura. Tal simplificação é possível já que temos as paredes como adiabáticas,
logo não há troca de calor com qualquer outra estrutura que esteja no caminho do escoamento.
Com relação aos possíveis e existentes vazamentos de ar da estrutura de um Data Center, foi
considerado que essa falha operacional não ocorre. Os vazamentos podem ser evitados mediante
projetos que tentem ajustar da maneira mais fina possível as junções no sistema de refrigeração
ou com a utilização de estruturas de vedação que evitam que os cortes no piso elevado,
necessários para a passagem dos cabos elétricos e lógicos, não fiquem abertos.
O sistema de refrigeração utilizado para a simulação do ambiente de validação (Corredor
IBM) foi representado de acordo com o presente no Data Center. Tanto a geometria quanto as
especificações técnicas forma mantidas. O insulamento é feito pela parte inferior do fancoil e o
retorno pela parte superior. Uma das condições de funcionamento reproduzida em todas as
simulações foi a incapacidade dos fancoils de modularem a vazão de ar insuflado. Para o
corredor de validação foi utilizada uma vazão constante medida localmente. Para o corredor
Emerson, devido à alta carga térmica, foi utilizada uma vazão de ar padrão sugerida pela
bibliografia. No segundo caso, mesmo com vazões consideradas muito altas foram encontrados
equipamentos presentes no mercado que são possuem as especificações técnicas dos fancoils
representados.
Um parâmetro importante do gerenciamento de um CPD é a umidade relativa do ar. Como
mencionado, este é definido dentro de padrões claros, contudo na utilização do modelo este
parâmetro não foi considerado. Durante as medidas feitas a umidade relativa do ar também pode
ser observada, esta se conservou sempre no intervalo entre 45 e 53%, a qual é considerada ideal
segundo as recomendações da ASHREA (vide Tabela 2). Portanto para todas as propostas
numéricas considerou-se a umidade relativa ideal.
46
6.2. CORREDOR IBM (VALIDAÇÃO DA SIMULAÇÃO)
Para a validação do modelo os dados utilizados foram as temperaturas de entrada e saída dos
racks. Tais temperaturas foram aferidas utilizando aparelhos de medições para temperatura,
umidade relativa do ar, pressão estática e fluxo de ar.
O corredor utilizado nessa primeira avaliação apresenta uma configuração particular.
Diferentemente da configuração que pode ser vista em uma configuração padrão de HACA,
neste corredor não há o um conjunto de racks paralelos a fim de criar um corredor frio fechado.
A existência entre corredor frio (no qual o ar é insuflado) e corredor quente (no qual o ar é
exaurido) persiste, porém só há um lado do corredor com equipamentos para processamento.
O Corredor IBM é responsável pelo processamento dos investimentos de agências e
correntistas. Tais investimentos ocorrem em agencias e os gerentes destas são os responsáveis
por acioná-los. Logo, o máximo processamento dos dados ocorre em dias úteis em horário
comercial. Tal fato reforça a importância da validação dos dados sob uma ótica técnica. Por esse
motivo a coleta de dados foi efetuada de maneira rápida a fim de minimizar as incertezas do
processamento a qual está diretamente ligada com a geração de calor. Os dados foram coletados
no mínimo espaço de tem e em um dia e hora de intensa atividade financeira para que os
resultados apresentassem maior consistência e peso técnico.
Utilizando a planta da instalação e dados coletados manualmente foi feita uma reprodução
simplificada dos racks no SolidWorks. A simplificação da geometria foi feita para que não
houvesse interferência dos outros grupos de racks no sistema.
As dimensões do CAD podem ser vistas no Anexo III. Neste modelo não foram
representadas as interferências causadas pelos obstáculos sob o piso elevado. Esta consideração
foi feita devido à localização do corredor na sala de produção, por se encontrar parcialmente
isolado dos demais racks o cabeamento sob este grupo de racks é menor.
6.2.1. COLETA DE DADOS (PROCEDIMENTOS DE MEDIDAS)
As medições foram efetuadas no dia 13 de setembro de 2013 entre às 14h12min e 14h50min
horas. O objetivo das medições terem sido feitas em um único dia e em uma mesma tomada de
dados é o de minimizar o caráter transiente da operação de processamento de dados. Tal caráter
está relacionado à randomicidade do processamento de dados em determinados racks, os quais
podem estar ligados as redundâncias de processamento, as características de cada dado, e outros.
As medições de temperatura na entrada dos racks, vazão nas grelhas de insuflamento e
pressão estática foram feitas utilizando um balômetro Alnor modelo EBT 721, as temperaturas
47
na saída dos racks e retorno nos fancoils foram tomadas utilizando o termo-higrômetro Minipa
modelo MTH-1380.
Figura 23: TermohigrômetroMinipaMTH-1380 (Minipa,
2012).
Figura 24: BalômetroAlnor EBT 721 (www.tsi.com,
2013).
A coleta das temperaturas na saída do rack foi feita em diferentes alturas. O
termohigrômetro foi posicionado em três níveis separados uniformemente. Este foi posicionado
exatamente na grelha de exaustão do gabinete. Os três pontos foram a 500mm, 1000mm e
1500mm da base do rack. Ao ser observada a estabilização da temperatura no visor do aparelho
(o tempo aproximado foi de 1 minuto) está era anotada.
A tomada dos dados na entrada do rack foi feita baseada nas dimensões do balômetro,o qual
devido a sua configuração estrutural faz a medição a um metro do piso elevado, também na
região próxima a entrada física do gabinete.
48
O corredor foi dividido entre os dez racks que o constituem, como ilustrado na Figura26.
Figura26: Configuração dos racks e nomeação de acordo com a posição.
O rack A é a mais afastada da unidade resfriadora, logo o J é a mais próxima do fancoil.As
medições de temperatura de entrada e retorno e de vazão de ar foram feitas em quatro racks: A,
D, G e J.
Os dados coletados que servirão como parâmetros comparativos encontram-se na Tabela 4.
As células que apresentam três valores são aquelas nas quais foram feitas três medições com o
balômetro, visto que este aparelho coleta o dado de maneira instantânea. Nas temperaturas de
saída foram feitas as medições utilizando-se o termohigrômetro em três diferentes alturas, como
já elucidado. As temperaturas de retorno nos fancoils foram tomadas nas unidades mais
próximas ao grupo de racks estudado. Estas também foram tomadas com o termohigrômetro na
parte superior do equipamento de refrigeração, ou seja, no retorno do ar à máquina. A respeito
das pressões, com o balômetro, também, aferiu-se as pressões manométricas sob o piso elevado,
entretanto os valores obtidos foram da ordem de 101
Pa, ou seja da ordem de 10-4
da pressão
atmosférica, tais valores encontram-se fora do ponto de convergência do software. Por esse
motivo a pressão estática sob o piso não foi um fator de verificação para validação.
Ponto de coleta de dados
Parte Frontal
Parte Traseira
Pontos de coleta de dados
Parte Frontal
Parte Traseira
Figura 25: Pontos de coleta de dados (Esquerda insuflamento e Direita exaustão).
49
Tabela 4: Coleta de dados.
A D G J
Temperatura de
Entrada [°C]
21,3/ 22,5/ 22,1 21,6/ 23/ 22,2 21,7/ 22/ 22 22/ 22,2/ 22,3
Temperaturas de
Saída [°C]
30,6 30,7 30,3 30,9
27,8 37,2 28,0 26,5
26,2 25,2 24,6 24,3
Temperatura de
Retorno no
Fancoil [°C]
24,46
Vazão [m³/h] 1476/ 1487/
1480
1443/ 1439/
1428
1437/ 1436/
1429
1343/ 1352/
1342
Pressão Estática
[Pa]
48 47 50 47
Este corredor foi escolhido para ser objeto da validação por se tratar de um corredor onde
houvesse a capacidade de determinar a carga térmica instantânea. Na parte posterior de cada
rack há uma régua elétrica PM 3000 Avocent, que possui um visor indicando a corrente elétrica
real instantânea.
Figura 27: Régua elétrica Avocent PM 3000 (Avocent, 2013).
Para que o modelo fosse representado de maneira mais realista todas as correntes
instantâneas foram coletadas, ou seja, neste caso foi possível obter dados para todos os racks (de
A a J) que constituem o corredor. Desta maneira temos a dissipação térmica exata em cada rack.
50
Tal fato dá mais veracidade ao modelo computacional, pois se tenta minimizar os efeitos
transientes relacionados ao processamento de dados, o qual está em constante alteração.
Com os dados de temperatura foi possível encontrar os valores do RCI e RTI, tais
parâmetros foram necessários para a adoção de algumas premissas de análise. Utilizando das
definições e das Eq. ( 2 ), ( 3 ) e ( 4 ) foram encontrados os parâmetros de eficiência.
Tabela 5: Resultados para o RCIHI, RCILO e RTI experimentais.
RCIHI 100%
RCILO 100%
RTI 390,21%
Utilizando da premissa de que praticamente toda potência elétrica consumida pela máquina
de TI é transformada em calor, foram utilizados para a determinação da carga térmica dos racks
os valores dados pela equação ( 12 ).
𝑞 ≡ 𝑃𝑜𝑡𝑑𝑖𝑠 ≡ 𝑃𝑜𝑡ú𝑡𝑖𝑙 = 𝑖 ∙ 𝑈 ( 12 )
Sabendo que 𝑞 é a carga térmica, 𝑃𝑜𝑡𝑑𝑖𝑠 é a potência dissipada, 𝑃𝑜𝑡ú𝑡𝑖𝑙 é a potência útil, 𝑖 é
a corrente elétrica por rack e 𝑈 é a tensão elétrica em que estão conectados os racks.
A tensão nominal a que todos os racks estão submetidos no interior do Data Center é de 208
volts. Tal parâmetro é assegurado como constante devido ao sistema de UPS‟s que mantém a
tensão estável dentro de limites mínimos de variação. Os resultados para as cargas térmicas por
rack são:
Tabela 6: Carga térmica para o corredor IBM
A B C D E F G H I J
Amperagem
[A] 9 9 3 4 3 7 6 4 4 7
Carga
Térmica
[W]
1872 1872 624 830 624 1456 1248 830 830 1456
Carga
Térmica
Total [W]
11648
51
Neste caso é possível observar que para o mesmo corredor as cargas térmicas de cada rack
podem ser bem dispares. Tal fato é consequência da randomicidade a qual os processadores
estão submetidos.
Outra condição de contorno é a vazão de ar insuflado no ambiente.Um das premissas
adotadas para a determinação do fluxo mássico de ar refrigerado consiste no fato de que todo o
ar insuflado no interior dos racks troca calor. Tal consideração pode ser utilizada, pois o RTI
calculado, o qual quantifica o quão bem refrigerado está sendo o rack, possuía um valor
excelente. Logo todo o calor produzido pelos racks é retirado pelo ar refrigerado.
𝑞 = 𝑚 𝑐𝑝∆𝑇 ( 13 )
Onde:
𝑞 : é a carga térmica [W];
𝑚 : é o fluxo mássico [kg/s];
𝑐𝑝 : é o calor específico a pressão constante [J/kg·K];
∆𝑇: é a diferença de temperatura entre a entrada e a saída [°C ou K].
Utilizando-se da Eq. ( 13 ) o valor encontrado para a refrigeração dos racks é: 𝑚 = 1,29
kg/s. Para esse cálculo simples foi utilizada uma rotina simples no EES. (vide Anexo I – Rotina
para a determinação do fluxo mássico.).
A Tabela 7 mostra a vazão total de ar insuflada pelas grelhas no piso elevado, a qual foi
obtida multiplicando as médias das vazões aferidas pela quantidade de grelhas no corredor e a
vazão estimada de refrigeração, a qual foi calculada acima. As medidas in loco quando
comparadas aos resultados teóricos mostraram que a proporção entre o ar utilizado para a
refrigeração dos racks e o ar insuflado total é de ¼. Tal informação nos diz que ¾ do ar
insuflado retorna a unidade resfriadora sem efetivamente retirar calor do ambiente.
Tabela 7:Vazão mássica para o corredor IBM
Vazão de Ar Total Insuflada 14850 m³/h
Vazão de ar Usada na Refrigeração 3805 m³/h
6.2.2. SIMULAÇÃO
Utilizando o CFX, foi importado o modelo tipo CAD e as etapas descritas para a simulação
do modelo de mecânica dos fluidos foram seguidas. Inicialmente foi gerada uma malha híbrida
com 877.782 nós e 2.992.921 elementos dos quais 360.000 são hexaédricos e configuram a
52
malha dos racks o restante da malha é tetraédrica e monta o restante do ambiente. Em seguida
foram definidas as condições de contorno e as variáveis que fazem parte da simulação: vazão de
ar, cargas térmicas de cada rack, temperatura de insuflamento do ar, são elas:
Carga térmica total: 11.638 kW;
Temperatura de insuflamento do fancoil: 18 °C;
Vazão de ar insuflado: 5,32 kg/s.
Como descrito, a forma adotada para descrever o rack (fonte de calor) foi defini-lo como um
volume fluido, no qual todo o ar insuflado retira calor do seu interior.
Na fase de pós-processamento foi possível observar as termografias geradas e as linhas de
fluxo no sistema.
Figura 28: Termografias na saída dos racks (Corredor IBM).
53
Figura 29: Simulação do campo de escoamento (Corredor IBM).
Inicialmente, obteve-se um y+ médio de 52,98, o que dá consistência a formulação adotada.
Os resultados obtidos na simulação foram satisfatórios e através da comparação dos resultados
com os dados reais foi possível autenticar a eficiente do método numérico. Utilizando dos dados
gerados pela simulação, presentes nos gráficos contidos no Anexo IV, logo, construiu-se uma
tabela com dados de temperatura com o objetivo de compará-la à apresentada no tópico de
coleta de dados. As temperaturas resultado da simulação são as imediatamente após a superfície
geradora de calor.A Tabela 8 compara as temperaturas da entrada dos racks no corredor IBM.
As temperaturas obtidas através da simulação foram colhidas em pontos semelhantes às
empíricas, a 1 metro de altura e no centro dos racks intitulados: A, D, G e J.
54
Tabela 8: Comparação entre as temperaturas na entrada dos racks do Corredor IBM experimentais e numéricas.
Racks
Temperaturas médias
coletadas
experimentalmente [°C]
Temperaturas encontradas
na simulação do Corredor
IBM [°C]
A 21,7 23,3
D 22,2 22,8
G 21,9 22
J 22,17 22,6
Observa-se que a diferença entre as duas medidas é baixa e corresponde a no máximo 10%
da magnitude das temperaturas.
A Tabela 9 difere-se da anterior devido ao modo com que os dados reais foram coletados.
As três temperaturas na saída dos racks, tomadas em diferentes alturas, foram comparadas às
temperaturas obtidas na análise numérica em pontos próximos aos coletados in loco.
Tabela 9: Comparação entre as temperaturas na saída dos racks do Corredor IBM experimentais e numéricas.
Racks Temperaturas coletadas
experimentalmente [°C]
Temperaturas encontradas
na simulação do Corredor
IBM [°C]
A
30,6 30,8
27,8 28
26,2 26
D
30,7 29
29,2 25,5
25,2 22,3
G
30,3 32,2
28,0 27,6
24,6 24
J
30,9 31
26,5 25,3
24,3 23,6
55
Da mesma maneira que a mostrada pela Tabela 8,observa-se que em ambos os cenários para
o mesmo rack, a uma mesma altura, a maior parte dos valores encontrados para as temperaturas
são compatíveis. Mesmo havendo um ponto impar, todos os outros dados também possuem uma
diferença menor que 10% em relação ao seu conjugado. Tendo em mãos os valores de
temperatura foi possível comparar os valores para o RCI e RTI. Por se tratarem de funções cuja
única variável é a temperatura a convergência desse parâmetro era previamente esperada.
Tabela 10: Comparação entre o RCI e o RTI para os dados experimentais e para a simulação numérica no Corredor
IBM.
Dados experimentais Dados resultantes da
simulação numérica
RCIHI 100% 100%
RCILO 98,6% 100%
RTI 390,21% 323,13%
A Tabela 10 aponta que, tanto para o caso real quanto para o ambiente numericamente
simulado, as condições de operação são as semelhantes. Em ambos os casos a refrigeração dos
racks é completa, porém há uma grande perda de ar por by-pass. Para o calculo do RCI e RTI
foram utilizados diferentes rotinas. A rotina utilizada para o calculo do RCI é mais complexa,
por isso foi utilizada uma rotina proposta pelo Departamento de Energia dos Estados Unidos
desenvolvida pela equipe de eficiência energética e energias renováveis (EERE - Energy
Efficiency & Renewable Energy).
O RTI, por sua vez, pode ser determinado de uma maneira mais simples. Por se tratar entre a
relação da diferença de temperatura nos fancoils e a diferença de temperatura nos racks, foi
utilizada uma rotina que utilizando as temperaturas aferidas e as disponibilizadas pelo CFX,
disponíveis na Tabela 14.
6.3. CORREDOR EMERSON
Foco principal da verificação dos impactos do enclausurmento, o Corredor Emerson é um
dos exemplos de corredores de alta densidade dentro do Data Center. A proposta inicial do
corredor era conter somente blades para o processamento no interior dos racks. Blades são
servidores com uma capacidade de processamento, em geral maior que a de switches
convencionais em Data Centers.
Este corredor foi inicialmente projetado para possuir duas fileiras de racks com onze racks
em cada uma delas. A proposta sempre foi de que este fosse um dos corredores categorizados
56
como de alta densidade (acima de 7 kW por rack). Por apresentarem maior capacidade de
processamento os blades também dissipam uma quantidade maior de calor. Inicialmente a
proposta do Corredor Emerson era abrigar em cada rack três blades com capacidade de
dissipação de calor de 7 kW, cada. No total isso levaria cada rack a ter 21 kW de carga térmica,
no final o corredor passaria a ter uma carga térmica nominal de 441 kW, aproximadamente 125
TR. Para uma carga térmica dessa magnitude seria necessário um sistema de refrigeração bem
robusto, tudo isso sem considerar que existem outros corredores com suas respectivas
dissipações térmicas. Por esse motivo um acordo realizado entre as equipes de engenharia e
responsável pelo desenvolvimento de TI do Banco do Brasil estipulou como máxima carga
térmica por rack o valor de 10 kW.Portanto, essa foi a primeira condição de contorno para esse
corredor.
Outro fato que contribuiu para uma nova representação do corredor é o fato de alguns dos
racks não estão ocupados. Logo foi utilizado um rack a menos que o número de racks em cada
fileira do corredor. O corredor existente possui, no total 21 racks, o construído para a simulação,
20.
Feita a validação do modelo. Aqui foram feitas duas análises numéricas sem confinamento e
com confinamento. Ambas foram feitas sob as mesmas condições de contorno, em um mesmo
ambiente. A única condição de contorno que diferencia as duas hipóteses é a de
impenetrabilidade nas superfícies do teto e das portas do corredor para o caso com
confinamento.
O ambiente foi gerado com as dimensões semelhantes às utilizadas no Corredor IBM, e
também podem ser observadas no Anexo III. Um dos detalhes que diferenciam os ambientes dá-
se pela tentativa de representar a influência do cabeamento sob o piso elevado. As estruturas que
tentam inserir essa influência no modelo podem ser observadas na parte inferior na planta do
Corredor Emerson no Anexo III.
6.3.1. SIMULAÇÃO
De maneira análoga à do Corredor IBM, obteve-se a malha gerada através do sistema de
pré-processamento do CFX com 966.180 nós, a qual foi utilizada para os cenários abeto e
fechado.
Em seguida se estabeleceu as condições de contorno do problema. Como dito, parte
importante para uma análise confiável foi a utilização das mesmas condições em ambos os
casos:
57
Carga térmica total: 200 kW;
Temperatura de insuflamento do fancoil: 14 °C;
Vazão de ar insuflado: 400 m3/h por rack.
Para a carga térmica utilizou-se o produto entre a carga térmica máxima estipulada pela
equipe técnica do Bando do Brasil e quantidade de racks. Analogamente ao Corredor IBM, os
racks também foram considerados como volumes fluidos. A vazão de ar insuflado foi análoga a
valores utilizados em simulações presentes em trabalhos citados na bibliografia. O objetivo ao
se utilizar uma vazão tão alta é garantir que os racks estejam sendo completamente refrigerados,
visto que com a vazão utilizada no modelo de validação (corredor IBM) o fluxo mássico era
insuficiente para retirar o calor gerado por uma carga tão grande.
6.3.2. SEM CONFINAMENTO
Como informação de saída do software, foram obtidas as temperaturas de entrada e saída
dos racks, também foi possível analisar as temperaturas de retorno do ar nos fancoils.
Entretanto, os valores apresentados na Tabela 11 seguem as recomendações propostas pela
ASHRAE, as quais recomendam o controle e monitoramento somente as temperaturas de
entrada nos racks. Logo, só estas foram analisadas. O valor para y+ médio, neste caso, foi de
200.
É importante ressaltar que a temperaturas, apresentadas na Tabela 11, são uma média
espacial dos valores obtidos na simulação. No total, estes valores são resultado de uma média
aritmética de aproximadamente 1200 pontos localizados nas superfícies de entrada dos racks.
Um dos objetivos da utilização da média é amortizar as discrepâncias encontradas e fazer uma
comparação mais uniforme.
58
Tabela 11: Dados de saída do CFX contendo as médias espaciais de temperatura na entrada dos racks sem
confinamento.
Aberto
Racks Temp. [°C]
Racks Temp. [°C]
E1 24,80 D1 24,86
E2 32,76 D2 22,72
E3 29,90 D3 23,14
E4 24,72 D4 23,68
E5 20,25 D5 22,09
E6 20,88 D6 22,25
E7 20,88 D7 21,85
E8 19,53 D8 18,97
E9 18,99 D9 17,27
E10 18,49 D10 16,37
Média 23,12 Média 21,32
Pelas termografias (Figura 30) é possível observar que em racks como o E2, temperaturas
acima de 50°C podem ser encontradas. Na Figura 30 a termografia apresenta as temperaturas
que variam de 14 a 58°C. Variações tão grandes são extremamente nocivas em ambientes de
Data Center, visto que alguns equipamentos possuem limites de variação de temperatura por
tempo bem determinados.
59
Figura 30: Temperaturas de entrada nos racks para a configuração sem confinamento.
A fim de avaliar os impactos diretos das temperaturas, baseado nas especificações da
ASHRAE, uma segunda imagem termográfica foi gerada. A Figura 31 apresenta três diferentes
circunstâncias:
Região azul: apresenta temperaturas abaixo dos recomendados;
Região verde: apresenta valores com temperaturas dentro dos valores sugeridos;
Região vermelha: as temperaturas estão acima dos valores recomendados.
60
Figura 31: Termografias baseadas em parâmetros ASHRAE (sem confinamento).
As informações por serem apresentadas de uma maneira mais simples, dentro de zonas pré-
determinadas, tornam a análise do estado dos racks mais intuitivas. Desta maneira também a
comparação com o modelo confinado torna-se mais fácil visualmente. Na Figura 31 a mesma
região que apresentava altas temperaturas como visto na Figura 30, apresenta-se mais explicita,
bem como outras zonas de concentração ou perda excessiva de calor.
Observando aFigura 32 é possível entender o quanto o escoamento dá-se preferencialmente
nos racks localizados ao fim do corredor. Espera-se que com o confinamento do corredor haja
uma homogeneização deste escoamento, aumentando a capacidade de refrigeração do sistema.
61
/
Figura 32: Linhas de corrente para o Corredor Emerson não confinado.
6.3.3. COM CONFINAMENTO
Os mesmos dados de saída forma obtidos para a configuração de enclausuramento. Também
foram avaliadas as temperaturas de entradas nos racks e a mesma média espacial de
temperaturas foi feita para ambos os lados do corredor.
Tabela 12: Dados de saída do CFX contendo as médias espaciais de temperatura na entrada dos racks com
confinamento.
Confinado
Racks Temp. [°C]
Racks Temp. [°C]
E1 18,58 D1 17,67
E2 18,52 D2 21,44
E3 16,38 D3 17,85
E4 18,60 D4 15,81
E5 17,03 D5 16,70
E6 16,40 D6 18,63
E7 15,35 D7 20,23
E8 14,70 D8 21,47
E9 15,08 D9 19,24
62
E10 15,61 D10 15,80
Média 16,63 Média 18,48
É possível observar que as temperaturas médias em cada rack é menor, conseqüentemente as
médias finais também. Diminuição das temperaturas podem também ser vistas na Figura 33.
Comparativamente temos a temperatura máxima próxima de 41,5°C no enclausurado, para uma
máxima de 52°C, tal diferença pode representa um impacto grande nos custos com o sistema de
refrigeração.
Figura 33: Termografias na entrada dos racks para o ambiente enclausurado.
As mesmas regiões de temperaturas ideais propostas pela ASHRAE também foram geradas
para essa configuração e é aqui que é possível observar nitidamente a verdadeira influência do
confinamento. Na Figura 34 as regiões acima dos limites recomendados pela ASHRAE são
significativamente menores que as apresentadas na Figura 31. Também entre estas duas figuras
vê-se que as regiões abaixo dos limites aumenta na primeira mostrando que nesta configuração
há um excesso de ar frio para a refrigeração.
63
Figura 34:Termografias baseadas em parâmetros ASHRAE (com confinamento).
A melhor distribuição do ar pode ser observada na Figura 35 que mostra as linhas de
corrente e como elas fluem dentro da configuração. Aqui não há a deformidade do fluxo que
ocorre no corredor sem o confinamento.
Figura 35: Linhas de corrente para o Corredor Emerson enclausurado.
64
Comparativamente podemos apresentar de maneira gráfica como as temperaturas se
comportam em cada caso para os diferentes lados do corredor. Para a comparação, os dados
foram retirados das Tabela 11 e Tabela 12 e cada lado foi comparado aoseu semelhante nos dois
cenários.
Para uma análise mais quantitativa, a partir dos valores das médias de temperaturas na
entrada de cada rack, calculou-se um valor aproximado de economia em kW. Utilizando a
equação ( 13 ) na qual ΔT é a diferença obtida como saída do programa na entrada dos racks
para os dois cenários (confinado e aberto) e 𝑚 é a vazão proposta como condição de contorno
do sistema, 400 m³/h por rack.
0
5
10
15
20
25
30
35
E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 E9 E10 Média
Tem
pe
ratu
ras
(°C
)
Temperaturas dos Racks à esquerda
Confinado
Aberto
0
5
10
15
20
25
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 Média
Tem
pe
ratu
ras
(°C
)
Temperaturas dos Racks à direita
Confinado
Aberto
65
Utilizando os saltos de temperatura entre E1, E2,... e D1, D2,... apresentados pela Tabela 11
e Tabela 12 obteve-se um valor estimativo de economia de energia (potência) para o cenário
enclausurado.
Tabela 13: Potencial de economia.
Economia (kW) Economia (kW) Total (kW)
E1 0,8507747 D1 0,9834518
12,76299
E2 1,9477543 D2 0,175079
E3 1,8492724 D3 0,7235688
E4 0,8370967 D4 1,0764625
E5 0,4404332 D5 0,7372469
E6 0,6127766 D6 0,4951454
E7 0,7563962 D7 0,2215844
E8 0,6606498 D8 -0,341951
E9 0,5348118 D9 -0,269458
E10 0,3939278 D10 0,0779649
66
7. CONCLUSÃO
Neste trabalho foi elaborado um estudo numérico utilizando o CFX® a fim de avaliar o
ganho energético decorrente do enclausuramento de corredores frios em ambientes de Data
Center, utilizando como foco o Data Center do Banco do Brasil. A relevância deste projeto é
decorrente da atual busca de melhor eficácia na refrigeração destes ambientes devido ao
crescimento dos custos com insumos, como eletricidade.
A etapa inicial consistiu-se em uma extensa revisão bibliográfica, técnica e acadêmica,
sobre o que é e a importância de um Data Center atualmente. Por conseguinte, qual a
importância e como se dá o processo de refrigeração no interior desses ambientes, elencando a
principais diretrizes técnicas e normas que orientam o bom gerenciamento dos CPD‟s. Nesta
etapa, o confinamento de corredores foi mostrado como uma prática amplamente difundida para
o melhor controle do fluxo de ar utilizado na refrigeração dos racks, responsáveis pelo
processamento de dados. Em seguida, há uma introdução simplificada sobre a mecânica dos
fluidos computacional, descrevendo os métodos e processos utilizados pelo software para a
obtenção dos resultados ao final das simulações.
Para uma análise numérica em um ambiente virtual foi necessário a validação do modelo
proposto, para tal, os dados coletados de empiricamente e in loco foram comparados aos obtidos
ao do modelo proposto. Os resultados apresentaram-se coerentes, apresentando um desvio de no
máximo 15%. Portanto, utilizou-se este mesmo modelo para as seguintes simulações.
Por fim, a simulação dos corredores aberto e confinado foi executada utilizando o modelo
validado e as mesmas condições de contorno. Os resultados apresentados foram condizentes
com os esperados. Houve uma diminuição explícita da temperatura de entrada dos racks para o
cenário enclausurado da ordem de 5°C. Para as mesmas condições de fluxo mássicoutilizado na
simulação as diferenças de temperatura apresentadas podem gerar um ganho de
aproximadamente 12,7 kW. Estendendo esse ganho ao cenário técnico, o qual apresenta o Data
Center como uma instalação de operação 24/7, a economia gerada pode ser bem significativa.
Conclui-se, portanto, que os objetivos deste projeto de graduação foram satisfatórios, visto
que a metodologia possibilitou a obtenção dos resultados esperados, propostos e elucidados pela
bibliografia.
67
8. BIBLIOGRAFIA
Aceco TI. (2010). Catálogo de soluções Aceco TI. Fonte:
www.acecoti.com.br/new/catvirtual/catvirtual.html
Aguiari, V. (17 de 05 de 2011). IBM vende data centers em containers. Acesso em 26 de 05 de
2013, disponível em EXAME.com: http://exame.abril.com.br/tecnologia/noticias/ibm-vende-
data-centers-em-containers
Aperture Technologies, Inc. (2009). Computational Fluid Dynamics Modeling for Operational
Data Centers .
ASHRAE TC 9.9. (2011). 2011 thermal Guidelines for Data Processing Enviroments –
Expanded Data Center Classes and Usage Guidance.
ASHREA. (2009). Save energy now presentation.
Bird, R., Stewart, W., & Lightfoot, F. (1960). In: J. Miley, Transport phenomena.
Brito, F. (2012). Sistemas Redundantes e Manutenção.
Christian Belady. (30 de dezembro de 2008). Paper entitulado "Green Grid Data Center Power
Efficiency Metrics: PUE ande DCiE". Acesso em 29 de maio de 2013, disponível em Site da
The green Grid: http://www.thegreengrid.org/~/media/WhitePapers/White_Paper_6_-
_PUE_and_DCiE_Eff_Metrics_30_December_2008.pdf?lang=en
Correâ, C. A. (22 de março de 2012). Uso combinado do software comercial CFX e técnicas de
probelmas inversos em transferência de calor. Itajubá.
Data Center Design Guidelines. (2012). Data Center Best Practices Guide. Energy efficiency
solutions for high-performance data centers .
DATA CENTER HUDDLE. (11 de agosto de 2011). DATA CENTER HUDDLE . Acesso em 05
de junho de 2013, disponível em Site da DATA CENTER HUDDLE :
http://www.dchuddle.com/2011/crac-v-crah/
Datacenter Dynamics. (2012). GOOGLE'S SEAWATER COOLED DATA CENTER IN
HAMINA, FINLAND. Acesso em 8 de julho de 2013, disponível em Site da
DatacenterDynamics: http://www.datacenterdynamics.com/node/22676
Emerson Network Power. (2009). Refrigeração focalizada utilizando contenção de corredor frio.
Ohio, EUA.
Ferreira, V. G., Mello, O. D., Oliveira, J., & Fortuna, A. d. (Março de 1999). Tópicos teóricos e
computacionais em escoamentos de fluidos.
Fink, J. (14 de junho de 2011). Impact of High Density Hot Aisles on IT Personnel Work
Conditions. Schneider Electric Data Center Science Center, White Paper 123 Rev. 1, pp. 1-13 .
Focused Cooling Using Cold Aisle Containment. (2009). White Paper, (pp. 1-15).
Furukawa. (2008). Telecommunications Infrastructure - Standard for Data Centers.
Future-Tech. (2013). Hot Aisle V’s Cold Aisle Containment for Data Centres. Fonte:
http://www.future-tech.co.uk/hot-aisle-vs-cold-aisle-containment-for-data-centres
Gantz, J. (2004). 40 Years of IT: Looking Back, Looking Ahead. IDC , 20.
GENOP DATACENTER Banco do Brasil S.A. (s.d.). Avaliação da ocupação do ICI-II. 2013 .
Harlow, F. H. (28 de Marrço de 2004). Fluid dynamics in Group T-3 Los Alamos National
Laboratory. Journal of Computational Physics .
68
Herrlin, M. K. (2005). Rack Cooling Effectiveness in Data Centers and Telecom Central
Offices:. The Rack Cooling Index (RCI) . American Society of Heating, Refrigerating and Air-
Conditioning Engineers.
Kostetzer, L. A. (2007). Relatório de Estágio ESSS.
Launder, B. E., & Spalding, D. B. (1974). The Numerical Computational of Turbulent Flows.
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering .
Marin, P. S. (2011). Data Center: Desvendando cada passo: conceitos, projeto, infraestrutura
física e eficiencia energética. 1ª ed. São Paulo: Érica.
Martins, D. A. (2007). Implementação do modelo de turbulência κ-ω sst em uma cavidade
tridimensional.
McGucking, Paul. (2008). Cool More Wit Less in Your Data Center.
Miller, R. (28 de 01 de 2012). Site pertencente à Data Center Knowledge. Acesso em 26 de 05
de 2013, disponível em Data Center Knowledge:
http://www.datacenterknowledge.com/archives/2012/01/23/google-spent-951-million-on-data-
centers-in-4q/
PG & E Corporation. (2012). Data Center Best Practices Guide. Energy efficiency solutions for
high-performance data centers .
Pinheiro, J. M. (2009). Curso de Sistemas de informação - UniFOA. Volta redonda, Rio de
Janeiro, Brasil.
Prime Enegy IT. (22 de setembro de 2011). Acesso em 05 de junho de 2013
R. Zhou, Z. W. (17 de novembro de 2011). Modeling and control for cooling management of
data centers with hot aisle containment. Proceedings of ASME 2011 International Mechanical
Engineering Congress & Exposition (IMECE 2011) . Denver, Colorado, USA.
Resende, L. B. (julho de 2009). CFD com controle aplicado na modelagem de um separador
gás-líquido em linha. Florianópolis.
Ribeiro, C. A. (Março de 2012). Uso combinado do software CFX e técnicas de problemas
inversos em transferencia de calor.
Saurabh K. Shrivastava, A. R. (1 de junho de 2012). Quantitative Comparison of Air
Containment Systems. San Diego, CA, EUA.
Simeon. (2013). Full-Line Catalog 2013: North America Edition. www.siemon.com/e-
catalog/ECAT_GI_page.aspx?GI_ID=vpod_versapod-exhaust-duct.
SISNEMA. (22 de janeiro de 2009). CLOUD COMPUTING - NOVO MODELO DE
COMPUTAÇÃO. Acesso em 6 de julho de 2013, disponível em SISNEMA Inovações e
conhecimentos: http://sisnema.com.br/Materias/idmat019433.htm
Solutions, T. (2013). VEDAÇÕES PARA PISO. Acesso em Setembro de 2013, disponível em
http://www.tcsolutions.com.br/vedacoes-piso.php
Sousa, R. A. (Fevereiro de 2007). Adaptatividade geométrica e numérica na geração de malhas
de elementos finitos em 2D e 3D. Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil: PUC-Rio.
Strobel, P. (2011). Simulação numérica e de campo para a avaliação de um sistema por
resfriamento evaporativo em uma praça de alimentação.
The Green Grid. (2010). The Green Grid. Acesso em 26 de 05 de 2013, disponível em
Networkworld: http://www.networkworld.com
TIA STANDARD. (12 de abril de 2005). TIA-942. Telecommunications Infrastructure .
69
U.S. Department of Energy. (2013). Center of Expertise. Acesso em 23 de Outubro de 2013,
disponível em Energy Efficiency in Data Centers:
http://datacenters.lbl.gov/resources/datacenter-air-management-tool
U.S. Department of Energy. (2012). Data Center energy Efficiency Training. Air Management .
U.S. Department of Energy. (10 de maio de 2013). Data Center Profiler Software Tool Suite.
Acesso em Outubro de 2013, disponível em
http://www1.eere.energy.gov/manufacturing/datacenters/software.html
Veraz, M. (2009). Datacenter: Componente central da infraestrutura de TI. Rio de Janeiro:
Brasport.
Versteeg, H., & Malalasekera, W. (2007). An Introduction to Computational Fluid Dynamics:
The Finite Volume Method (2nd Edition). Pearson Education Limited.
70
ANEXOS
ANEXO I – ROTINA PARA A DETERMINAÇÃO DO FLUXO MÁSSICO.
71
ANEXO II – INSTRUMENTOS DE MEDIÇÃO
TERMO-HIGRÔMETRO MTH-1380
Características Técnicas: - Display: LCD de 4 dígitos. - Tempo de Resposta: Umidade: 75s com fluxo de ar lento; Temperatura: 40s com fluxo de ar lento. - Indicação de Polaridade: Automática, negativa (-) indicada. - Indicação de Bateria Fraca: O símbolo de bateria é mostrado quando a tensão da bateria cair abaixo da tensão normal de operação. - Saída de Sinal: Saída de Dados RS-232. - Data Hold. - Modo Máximo e Mínimo (MAX / MIN). - Modo Relativo. - Auto Power Off: Aprox. 30 minutos. - Coeficiente de Temperatura: Para temperatura ambiente de 0ºC ~ 18ºC e 28ºC ~ 50ºC adicione a seguinte tolerância de 0.01%+0.03ºC / 0.01%+0.06ºF na especificação da precisão. - Ambiente de Operação: 0ºC ~ 50ºC, RH < 90% não condensado. - Ambiente de Armazenamento: -10ºC ~ 60ºC, RH < 80%. - Altitude: Até 2000m. - Alimentação: Bateria de 9V 006P ou IEC 6F22 ou NEDA 1604; Adaptador AC: 9V DC / 10mA (mínimo).Diâmetro do Plug: 3.5mm x 1.35mm. - Duração da Bateria: Aprox. 100 horas (alcalina). - Normas: EMC (CE). - Dimensões: Instrumento: 186(A) x 64(L) x 30(P)mm; Ponta de Prova: 190(A) x 15(D)mm. - Peso: Aprox. 320g. Temperatura - Faixas T1: -20ºC ~ 60ºC, -4ºF ~ 140ºF - Faixas T2: -200ºC ~ 1370ºC, -328ºF ~ 2498ºF - Precisão T1: ± 0.7ºC, ± 1.4ºF - Precisão T2: -200ºC ~ 200ºC ± (0.3%+1ºC); 200ºC ~ 400ºC ± (0.5%+1ºC); 400ºC ~ 1370ºC ± (0.3%+1ºC); -328ºF ~ -200ºF ± (0.5%+2ºF); -200ºF ~ 2498ºF ± (0.3%+2ºF) - Resolução T1: 0.1ºC, 0.1ºF - Resolução T2: 0.1ºC, 1ºC / 0.1ºF, 1ºF - Tipo de Sensor: Termopar Tipo K (MTK-01) - Faixa do Termopar Tipo K: -50ºC ~ 200ºC (-58ºF ~ 392ºF) - Tolerância do Termopar: ± (0.75% ou 2.2ºC), ± (0.75% ou 3.6ºF) Umidade Interna - Faixa: 0 ~ 100% RH - Precisão: ± 2.5% para 25°C - Resolução: 0.1% RH
Acessórios
-Manual de Instruções
- Termopar Tipo K
- Bolsa para Transporte
-Bateria 9V- Ponta de Prova
72
BALÔMETRO ALNOR EBT 721
73
RÉGUA ELÉTRICA AVOCENT PM 3000
74
ANEXO III – DESENHOS CAD
75
76
77
ANEXO IV – REPRESENTAÇÃO DO POSICIONAMENTO DOS RACKS
PARA O CORREDOR EMERSON
E1
E2
E3
E4
E5
E8
E7
E6
E9
E1
000
00
D10
D9
D8
D7
D6
D5
D4
D3
D2
D1
FANCOIL
Figura 36: Mapeamento dos racks para o Corredor Emerson.
78
ANEXO V – RESULTADOS PARA SIMULAÇÃO DE VALIDAÇÃO
Com o auxílio do próprio CFX foi possível gerar a Tabela 14, a qual apresenta os dados das
variáveis presentes na análise da validação da simulação.
Tabela 14: Tabela gerada pelo CFX com todos os dados compilados pelo programa.
Os gráficos utilizados para a validação da simulação são os gráficos gerados com os valores
das temperaturas na entrada e saída dos racks. Como mencionado no tópico 6.2.1 foram
escolhidos 4 racks espaçados igualmente, A, D, G e J. Abaixo se encontra os gráficos gerados
com os mil valores de temperatura em função da altura de cada rack.
Temperaturas espaciais médias [°C] Carga
térmica [W]
Vazão pelo hack
[kg/s] Entrada do Rack Dentro do Rack
Saída do Rack
Rack A 25 26,7 27,2 1872 0,09
Rack B 24,3 26,6 25,9 1872 0,11
Rack C 23,3 24,5 24,5 624 0,12
Rack D 23,5 24,9 24,3 832 0,11
Rack E 23,1 24,7 24,6 624 0,11
Rack F 23,6 26,6 25,9 1456 0,10
Rack G 23,6 26,2 26,1 1248 0,15
Rack H 23,4 25,7 25,7 832 0,13
Rack I 23,3 25,6 25,2 832 0,11
Rack J 23,3 26,6 25,7 1446 0,10
Total - - - 11638 1,125
Temperatura de insuflamento [°C]
Temperatura retorno [°C]
Calor retirado baseado na média [W]
Fancoil 18 20,9 10780
RTI [%] 323,13
79
ENTRADA DOS RACKS:
Figura 37: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack A.
Figura 38: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack D.
80
Figura 39: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack G.
Figura 40: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na entrada do rack J.
81
SAÍDA DOS RACKS:
Figura 41: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack A.
Figura 42: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack D.
82
Figura 43: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack G.
Figura 44: Gráfico Temperatura [°C] x Altura [m] na saída do rack J.
